| Project/Area Number |
22K10411
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | University of Toyama |
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Principal Investigator |
関根 道和 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (30303225)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 社会疫学 / 健康格差 / メタボリック症候群 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 国民健康保険 / 特定健康診査 / ビッグデータ / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
人工知能による医学研究の重要性が認識され、研究成果の社会実装も行われるようになってきた。今回の研究では、富山県が管理する国民健康保険の特定健診情報や医療費情報を取得して、①地理情報システムを用いた生活習慣病、健康リスク行動、医療費の中学校区レベルでの地域間健康格差の可視化、②機械学習による地域間健康格差のモデル化を行う。地域間健康格差の可視化は、中学校区レベルのものは限られている。また、地域間健康格差の機械学習によるモデル化で、より精度の高い予測モデルを構築することができる。地域間健康格差の縮小や医療費の適正化等の持続可能な社会の実現に向けた健康施策の実現に資する将来性のある研究である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
メタボリック症候群有病率の地域間の健康格差および背景要因を明らかにするために、富山県国民健康保険特定健康診査の約7万人のデータを横断的に分析した。ロジスティック回帰分析の結果、年齢・性調整モデルにおいて、富山市を基準とした場合のメタボリック症候群有病率に対する各市町村の調整オッズ比は0.87-1.29であり、富山県西部において有病率が高い傾向を認めた。また、血圧、脂質異常、血糖といったメタボリック症候群の構成要素を変数に追加した場合の調整オッズ比は0.74-1.13となり、富山市を基準とした場合の有病率が高い地域の健康格差は縮小した。そこで、ニューラルネットワークを用いて重要度を評価したところ、脂質、血糖、血圧の順であった。今後、食習慣、運動習慣、睡眠習慣、喫煙といった特定健康診査で取得される生活習慣によって、どの程度の地域間の健康格差が説明できるか検討を行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
メタボリック症候群有病率の地域間格差の背景要因を、ロジスティック回帰分析とニューラルネットワークを用いて明らかにした。
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| Strategy for Future Research Activity |
食習慣、運動習慣、睡眠習慣、喫煙といった特定健康診査で取得される生活習慣によって、どの程度の地域間の健康格差が説明できるか検討を行う。
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