人工知能・機械学習による児の肥満発症の因果・機序クラスタリングと予測モデル開発

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K11541
• Research Institution: Miyagi University of Education
• Principal Investigator: 黒川 修行 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 准教授 (30431505)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小宮 秀明 宇都宮大学, 共同教育学部, 教授 (30186811) ; 永井 雅人 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 特任助教 (60707199)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 機械学習 / 発育 / 子供

Outline of Annual Research Achievements

肥満は様々な要因により、発症することが知られているものの、それら要因の交互作用や重み付けなどは明確になっておらず、学齢期における肥満対策の限界となっていると言える。本研究の目的は、児の生活環境・生活習慣に着目し、身長・体重の発育状況や肥満との関係について、機械学習を用い、成長期における肥満発症・改善の要因、およびその交互作用を考慮して、その因果メカニズムのパターンをクラスタリングすること、そして、予測モデルの開発し、成長期における肥満の予防および改善を考慮した個別化対策の一助を目指している。
初年度である今年度は、関係諸機関と連携して、調査開始を目指した。しかしながら、調査フィールドを予定している学校現場では、新型コロナウイルス感染症の感染拡大が続いており、学校におけるそれらに関連した様々な対応の中、調査の実施等が難しいと判断された。そこで、今年度は、調査対象予定地域の既存データを用いて、児の発育・発達および肥満の発症状況に関する解析等を中心に行った。肥満傾向児の出現傾向についてみると、小学１年生で肥満傾向が見られるとそれ以降も継続して、肥満でありつづける可能性が高いトラッキング現象を確認することができた。このようなことから、調査対象児および学年について、引き続き検討する必要を確認できた。また、調査に使用する質問紙の項目について、既報の成績などを参考にして、内容などについて、検討を行った。特に、対象学年などを考慮して、解答しやすい内容でありつつも、適切に食習慣や運動などの生活習慣状況を把握できるような質問紙の作成を目指し、次年度以降の調査準備を行った。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

新型コロナウィルス感染症の影響により、子どもの生活状況やその環境が日常とは異なる様相であり、調査実施が難しいものと判断された。また、学校環境がこれまでとは異なる状況であると考えられ、調査を実施することで混乱することが想定されたため。

Strategy for Future Research Activity

新型コロナウィルス感染症の影響により、研究立案時に想定していた子どもの生活・環境がこれまでと大きく変化しており、今後の生活習慣なども、さらに変化することが予想される。このことは、予測モデルの作成およびその適応にも影響を与えることが考えられる。これらのことを踏まえた上で、調査実施可能学年等を関係機関等と引き続き連携し、調査実施を目指す。ただし、新型コロナウイルス感染症の感染状況等や令和4年度の調査結果を踏まえて、次年度以降の調査方法の修正、また調査の「延期」もしくは「中止」も視野に入れて、引き続き検討を進める。

Causes of Carryover

新型コロナウィルス感染症の影響により、子どもの生活状況やその環境が日常とは異なる様相であり、調査実施が難しいものと判断されたため、フィールド調査の実施を延期したため、使用額が変更となった。本年度調査が行えなかった項目および対象に対し、研究目的を達成するために調査を行うために支出が発生する。これらのデータが取得でき次第、データ解析を進める。