高齢者の運転免許継続・返納に関する脳医科学的根拠の提案
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20H00267
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 22:Civil engineering and related fields
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
朴 啓彰 高知工科大学, 地域連携機構, 客員教授 (60333514)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉田 真一 高知工科大学, 情報学群, 教授 (30334519)
沖田 学 高知工科大学, 地域連携機構, 客員研究員 (80816934)
繁桝 博昭 高知工科大学, 情報学群, 教授 (90447855)
山下 典生 岩手医科大学, 医歯薬総合研究所, 准教授 (90628455)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥44,980,000 (Direct Cost: ¥34,600,000、Indirect Cost: ¥10,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
Fiscal Year 2021: ¥12,090,000 (Direct Cost: ¥9,300,000、Indirect Cost: ¥2,790,000)
Fiscal Year 2020: ¥19,240,000 (Direct Cost: ¥14,800,000、Indirect Cost: ¥4,440,000)
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| Keywords | MRI / 高齢ドライバー / 事故対策 / 白質病変 / 脳萎縮 / MCI / 運転免許更新 / 認知機能 / 交通事故 / 高齢者 / 運転免許 / 実車運転 / 機械学習 / 実車運転評価 / 運転免許制度 / 免許更新 / 運転免許の継続・返納 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、認知機能検査が義務化されている75歳以上の高齢者講習受講者から、① 講習時での認知機能検査成績、教官による実車運転操作時の評価データ、実車運転操作時の車両データ（CANデータ）に加えて、新たに② 臨床医学用認知機能検査バッテリーデータ、事故や誤進入歴等のアンケート調査データ、脳MRIデータをマルチモダール学習データとして、高齢ドライバーの危険運転行動を高精度予測できる機械学習を開発する。さらに③高齢ドライバー支援を目的とした認知リハビリテーション介入を行う自動車運転外来から、経時的学習データを得て上記機械学習の検証作業を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
高齢ドライバーの危険運転や事故には、精神的な不安性や異常性が大きく影響していることが推察される。精神状態と交通事故が関連する脳特徴量が同定できるのか事前調査した。注意欠如・多動症と交通事故との関連性は、既に臨床分野から数多く報告されているので、健常者の注意欠如・多動症傾向と事故および脳特徴量との関係性を調べた。
注意欠如・多動症と診断されていない、注意欠如・多動症傾向（注意欠如、多動性、衝動性・多弁の3カテゴリに分類される）をアンケート調査した健常中高年者2547名(男性1,488 名、女性 1,060 名、平均年齢52.76 ± 8.632歳）を対象に、注意欠如・多動症傾向スコアと過去10年間での衝突事故歴および灰白質脳部位容積値との関係性を、パス解析を用いて検討した。注意欠如は、右直筋回・右内側上前頭葉回・左嗅内野・右前帯状回・左内側眼窩回・左後帯状回・左楔前部、多動性は右側頭横回・右角回・右嗅内野・左縁上回・左後部島皮質・左舌状回・左内側眼窩回・左後帯状回、衝動性は、左前眼窩回・右内側中心後回・右縁上回・左舌状回・左楔前部であった。3カテゴリに共通する脳部位は、視覚イメージや空間認知力に関与する楔前部のみであった。すなわち、楔前部の体積値が小さいほど、注意欠如、多動性、衝動性・多弁のスコアが大きく、事故発生が多いことが判明した。
脳ドックから得られる大規模MRIデータと脳ドック受診者から得られた事故歴の自己申告データを照合し、交通事故タイプと脳特徴量（白質病変容積値と各脳部位体積値）との関係を機械学習バッテリ（８種類の機械学習法から最適モデルを選別可）から調べると、交差点事故において複数の脳因子と関係が80％以上の正解率で得られた。MRIによる脳内検査により、運転技能が低い高齢ドライバーを事前に判別できる可能性が示された。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(5 results)
Research Products
(13 results)
