| 研究課題/領域番号 |
17K01820
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
応用健康科学
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
宮内 義明 名古屋市立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (70410511)
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| 研究分担者 |
西村 治彦 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ビッグデータ / 状態遷移確率 / ビックデータ / 健診情報 |
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| 研究成果の概要 |
先の挑戦的萌芽研究で構築した状態遷移確率に基づく健康プロセスモデルを、NDBのデータ構成に対応するようモデル構造の再検討とプログラム改修を行った。受診者らの健康状態の表現には健診データの健診判定基準値に基づく2値化と論理和による16状態の健康状態表現を用いた。次にデータが年々蓄積されていくほど健康プロセスモデルの精度と信頼性が向上するために、AI技術を応用して自動計算・更新する仕組みを開発した。更に受診者が保健指導の場面以外でも日常的に健康プロセスモデルを活用するために、Androidアプリ開発に取り組んだ。それらを統合することで目的である「健康プロセスモデルシステム」の基本構成を実現させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
特定健診をはじめとするデータヘルス計画における保健事業の成果として個人単位での健診等のデータが大規模に年々蓄積されていくNDBビックデータに親和性の高い保健指導サポートシステムを構築したことにより、NDBビックデータに基づいた高精度な健康セルフマネジメントを受診者自らが行うことができるようになると考えている。そして、これはデータヘルス計画推進への貢献のみならず、2035年の保健医療へ向けたイノベーションと情報基盤の整備と活用への貢献へつながるものと考えている。
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