| 研究課題/領域番号 |
18H03122
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 関西医療大学 |
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研究代表者 |
木村 大介 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (90513747)
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| 研究分担者 |
冨山 直輝 星城大学, リハビリテーション学部, 准教授 (00367872)
山田 和政 星城大学, リハビリテーション学部, 教授 (20367866)
大歳 太郎 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (40336483)
倉澤 茂樹 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (40517025)
能登谷 晶子 京都先端科学大学, 健康医療学部, 教授 (30262570)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2022年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2018年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | 認知症 / センシングデータ / 行動パターン / 機械学習 / BPSD / ビックデータ / センサデータ / 認知症高齢者 / ネットワーク解析 / 位置情報 / ウェアrブルセンサー / 行動データ / ビッグデータ / ウェアラブル端末 / センサーデータ / 行動分析 / パターン解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ウェアラブル端末を認知症高齢者の装着し，位置情報データを得ることで，認知症高齢者の行動をパターンとして把握できることを示した．このノウハウを活用し，QOL，認知機能の違いで行動パターンが異なるか，また，行動パターンを予測するアルゴリズムは作成できるか，行動パターンは，BPSDの予測に有用か，といった疑問には，一定程度の回答が得られたと考えられる．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで認知症高齢者の行動パターンをセンシングデータで収集し，パターン分類することは困難とされてきたが，新鋭のセンシング機器を用いることでデータ収集は可能であり，近年発展している機械学習を用いることで，それらデータの解釈，予測，分類が可能となった．これらを臨床データで実践した意義は高いと考えられる．また，行動観察に頼っていた認知症高齢者の行動パターンを客観的なデータから分類した意義も大きいと考えられる．
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