| Project/Area Number |
23K20771
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| Project/Area Number (Other) |
21H00949 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 10030:Clinical psychology-related
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| Research Institution | The University of Tokushima |
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Principal Investigator |
山本 哲也 徳島大学, 大学院社会産業理工学研究部(社会総合科学域), 准教授 (60779396)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉本 潤一郎 藤田医科大学, 医学部, 教授 (10403346)
木村 穣 関西医科大学, 医学部, 教授 (60298859)
菅谷 渚 独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所, 産業保健研究グループ, 任期付研究員 (90508425)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | うつ病 / 機械学習 / 再発予防 / mHealth / 情報通信技術 / 脆弱性 / 認知行動療法 / 拡張現実 / AR / 人工知能 / 不安 |
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| Outline of Research at the Start |
うつ病の再発予防には，再発に至る兆候を早期に捉え，介入することが重要である。しかし，こうした兆候は患者によって多様であり，従来の臨床場面では再発兆候を理解することは困難であった。そこで本研究では，情報通信技術と人工知能技術(AI技術)を融合させ，うつ病の再発兆候に対し，早期検出・早期介入を可能にする情報基盤技術を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，対面での実験研究の実施が可能となったため，これまでの知見を活用して，抑うつ・不安の脆弱性に焦点をあてた介入方法を開発した。具体的には，軽度以上の精神症状を有する大学生・大学院生を対象にして，拡張現実（AR）技術を活用した認知行動療法を実施した。その結果，特にAR技術を活用した群においては，メンタルヘルスの改善に加えて，他者からのパフォーマンスの評価においても改善が見られ，一定の有効性が確認された。
また，我が国や海外におけるパンデミック経過後のメンタルヘルスや，ビッグデータの解析アルゴリズムに関する研究知見の収集に継続的に努め，これまで収集したデータの成果発信と，それに対するオンラインでのディスカッションを通じて，我々の研究成果についてさまざまな観点から考察を深めた。今年度，我々が見出した知見に基づくことで，本研究課題を発展的に拡張する可能性を有することが考えられ，次年度からのデバイス開発をはじめとした研究遂行に大いに資することが期待された。
加えて，昨年度確立された共同研究者間での連携体制をさらに充実したものとすることができた。こうした体制を活かして，今後さらなる円滑な研究遂行に努める。
以上のように，本年度の研究活動によって，次年度の研究遂行に向けた基礎データの収集と，アルゴリズム検討の深化につながり，よりよい研究環境が構築されたと考えられる。
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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
コロナ禍や研究メンバーの所属変更などによって当初の計画の変更が余儀なくされたが，現在までに研究実施体制が着実に確立されつつあり，本研究課題の目的に寄与する知見の蓄積が行われた。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続き，研究課題を完遂するため，収集済みのデータに対する網羅的な解析を行い，介入に重要となる特徴量を特定する。また，得られた知見を活用したデバイスの試作をするなど，介入アルゴリズムの基盤技術を開発する。
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