AIを用いた乳幼児アレルギー発症予測モデル構築とアレルギー予防支援システムの効果

2021 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21H03271
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: Kinjo Gakuin University
• Principal Investigator: 山口 知香枝 金城学院大学, 看護学部, 教授 (70514066)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 榎原 毅 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 研究員 (50405156) ; 二村 昌樹 独立行政法人国立病院機構(名古屋医療センター臨床研究センター), その他部局等, 医長 (30470016) ; 近藤 康人 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30301641) ; 楳村 春江 名古屋学芸大学, 管理栄養学部, 准教授 (90783879) ; 浅野 みどり 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 教授 (30257604)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: アレルギー / Artificial Intelligence / 機械学習 / 発症予防

Outline of Annual Research Achievements

本研究は第1研究と第2研究で構成されており、それぞれの目的は次の通りである。まず、第1研究では、子どもの皮膚の状態を健康な状態から継続的に解析することで、アレルギーの発症を予測するモデルを構築する。第2研究では、構築したアレルギー発症の予測モデルから、発症リスクが高いと予測判断した時点で「アレルギー予防支援システム」によるプロアクティブ型支援を行い，アレルギー発症率が減少するかを検証する。
2021年度は、第1研究のアレルギー発症を予測するモデルを構築する予定であった。そのために、名古屋市内の特定の地域に依頼し、3か月児健康診査受診者をリクルートし、画像情報およびアレルギーの診断の情報を収集してAI（Artificial Intelligence）の機械学習を使った発症モデルを構築する予定であった。
しかしながら、計画段階において、当初研究協力を依頼していた自治体が、乳幼児健康診査担当部署との調整の結果、新型コロナウイルス感染証の蔓延状況も影響し、研究対象者のリクルートおよびデータ収集についての協力をすることができないことが判明した。研究遂行上、自治体の研究協力（研究対象者のリクルートおよびデータ収集）は不可欠である。従って、研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探し，綿密な調整等を実施する必要が生じた。
新たな研究協力を探すことに関しては、研究分担者の協力を得ながら進めていく予定である。それと並行して、研究参加者全員の画像情報，およびアレルギー発症イベントの情報を集積するためのアプリケーションの開発も進めていく。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初研究協力を依頼していた自治体が、研究対象者のリクルートおよびデータ収集についての協力をすることができないことが判明したため、あらたに研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探す必要性が生じた。

Strategy for Future Research Activity

今後は、研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探す。
また、並行して、研究参加者全員の画像情報、およびアレルギー発症イベントの情報を集積するためのアプリケーションの開発に取り組む。