| 研究課題/領域番号 |
18K11021
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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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| 審査区分 |
小区分59040:栄養学および健康科学関連
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| 研究機関 | 香川大学 (2020-2021)
岡山大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
芳我 ちより 香川大学, 医学部, 教授 (30432157)
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| 研究分担者 |
相田 敏明 岡山大学, ヘルスシステム統合科学研究科, 講師 (60290722)
珠玖 隆行 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (70625053)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018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 | ディープラーニング / ライフコースアプローチ / 生活習慣病予防 / 体格推移 / アディポシティリバウンド / 小児保健 / 体格予測 / 小児期 / 成長曲線 / 生活主観病予防 / 機械学習 / k-meas法 / Body Mass Index |
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| 研究成果の概要 |
生活習慣病は世界の健康課題であるが，効果的改善策は確立されていない。ライフコースアプローチによる取り組み方略のエビデンスを構築するべく，本研究課題に取り組んだ。課題は３つの目標に分割され，目標１：ビッグデータ収集のためのシステムの構築，目標２：小児期の体格推移のパターン分類の精度向上とアディポシティリバウンド（AR）による青年期以降の体格予測能力の検討，目標３．胎生期からはじまるアプローチに向けた国内外のガイドラインの検討であった。成果として，日本人の小児期の体格は男児４，女児３に分類でき，ARの時期は3歳から7歳，6歳未満のARは青年前期の肥満の発生リスクを有意に上げる可能性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ディープラーニング（機械学習）を用いて小児期の子どもの体格推移を分類し，これまでの分類の精度を向上させたこと。その結果，男女ともにパターンは３から4程度であることがおおよそ妥当であると判断できた。また，日本人小児のアディポシティリバウンドの時期を特定し，早期・後期を6歳前後で見た結果，14歳時点の肥満発症と有意にかかわることが明らかになり，幼児期からの生活習慣病予防の必要性を示唆することができた。
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