NDBと介護DBに対応したAI-ベイジアンネット型の持続的リスク評価システム構築

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K12708
• Research Institution: Nagoya City University
• Principal Investigator: 宮内 義明 名古屋市立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (70410511)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西村 治彦 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 特任教授 (40218201)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: AI / モデル探索

Outline of Annual Research Achievements

本申請課題の達成に向けて、次の1、2について研究を遂行した。
1. AI分析による各データベースの特徴と関係性を表すモデルの探索
我々が目指す持続的ヘルスサポートシステムでは数理的正確さは必要不可欠だが、利用者の立場から考えると、使い易さや分りやすさもそれを上回るほど重要になってくる。その為、本研究課題で構築するリスク評価システムは、我々がこれまで取り組んできたベイジアンネットワークのように説明可能なシステムに帰着する必要がある。その研究過程で最も重要なフェーズとして、前年度に構築したデータベースと、AIプログラミング環境を活用してディープラーニングによるAIモデル探索に取り組んだ。研究代表者が主としてPython言語とそのライブラリを活用し、AIの過学習による汎用性の低下を防ぎながら、同時に不要なパラメーターの影響を小さくし、かつ精度を高めるべく、AIモデルの学習条件（正則化、ドロップアウト）の調整とモデルの統合を行い、最適化の探索を行っている。
2. AIシミュレーションを通したベイジアンネットワーク構造の検討
前項に記したAIモデルの探索を進めるのと平行して、研究代表者が主としてベイジアンネットワーク構造の検討にも一部取りかかっている。AIモデルの探索が完了した時点で速やかにベイジアンネットワークへつなげて行けるように、構造検討のノウ・ハウを蓄積しているところである。併せて研究分担者が主としてベイジアンネットワークの条件付き確率の基となるデータベースの構築も進めている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

コロナ禍の影響を契機に前年度AIプログラミングの協力を得る予定者がいなくなった為、研究代表者がAIプログラミングをすすめることになった。その影響により、AIモデルの学習条件の調整とモデルの統合を行うことによる最適化の探索に、当初計画よりも大幅に遅れて取りかかる状況になっている。また、年度途中に生じた研究代表者の健康問題の影響や、研究分担者の所属機関変更の影響なども併せて、全体的に研究計画からやや遅れた進捗状況になっている。このような状況に対して研究過程の遂行を中心に尽力している関係で、中間成果の発表は次年度以降に持ち越している。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、AI分析による各データベースの特徴と関係性を表すモデルの探索に取り組み、併せてベイジアンネットワーク構造の検討も進めていき、最終成果物であるベイジアンネットワークによる持続的リスク評価システムの構築へ向けて、堅実に研究過程を進めていく。加えて、費用面での可能な範囲において、部分的に外注プログラミングも検討することを考えている。

Causes of Carryover

現在までの進捗状況に記した通り、人的資源の問題を抱えながら研究遂行をしている為に、中間成果の発表を次年度に持ち越したことにより、学術集会参加費と旅費の支出が少なかったことで次年度使用額が生じた。次年度は持ち越している中間成果の発表を行うことや、プログラミング外注費などが嵩むことが予想される為、次年度使用額を合わせて予算執行していく計画である。