| 研究課題/領域番号 |
19H04028
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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59040:栄養学および健康科学関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
曽根 博仁 新潟大学, 医歯学系, 教授 (30312846)
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| 研究分担者 |
加藤 公則 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任教授 (00303165)
山崎 達也 新潟大学, 自然科学系, 教授 (00358889)
堀川 千嘉 新潟県立大学, 人間生活学部, 講師 (00734857)
赤澤 宏平 新潟大学, 医歯学総合病院, 教授 (10175771)
藤原 和哉 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (10779341)
谷内 洋子 千葉県立保健医療大学, 健康科学部, 教授 (30642821)
児玉 暁 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (50638781)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2021年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2020年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2019年度: 7,930千円 (直接経費: 6,100千円、間接経費: 1,830千円)
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| キーワード | 保健医療ビッグデータ / 生活習慣病 / 疫学 / 食事療法 / 運動療法 / 糖尿病 / 健康寿命 / 科学的エビデンス / 小児肥満 / 食育 / 医療ビッグデータ / 生活の質（QOL） / 予防医療 / ビッグデータ / 人工知能 / 人工知能AI / 食事 / 運動 / 学校保健 / 人工知能（AI） / 介護予防 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在未活用の膨大な保健医療ビッグデータを、独自手法で突合、匿名化、統合し、大規模・長期・縦断データベースを構築し解析する。その特徴は、 ①管理主体やフォーマットの異なるデータベース統合、②縦断解析による因果関係・リスク因子の解明と長期予測、③多職種・学際的な研究チームによるライフスタイル、ストレス・心理を含む多面的解析、であり、これにより従来の単一データベースや個別コホート研究では得られなかった、健常から境界型（未病）、疾患、要介護までを網羅した、健康寿命延伸とＱＯＬ向上に役立つ、健康寿命延伸に役立つ質の高いエビデンスを大量に創出し、国民生活や現場保健医療、行政施策立案に貢献する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、健康寿命と生活の質(QOL)に直結する生活習慣病の発症と重症化を防ぐための科学的エビデンスを多数確立することを目的に、地域に蓄積された健診、レセプト、介護保険等の保健医療ビッグデータを結合したデータベースを構築、解析したものである。成果として、健康寿命の三大決定因子、重症糖尿病合併症のリスク因子、食事・運動療法に関わる新エビデンス、高血圧と心血管疾患との詳細な関連、体力と各種疾患との関連、服薬アドヒアランスの意義、学童、若年者の生活習慣と生活習慣病との関連などを解明し得た。地域に眠るビッグデータにより健康長寿に役立ち、予防・治療や対策立案に資する世界的なエビデンスを多数樹立できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
健康寿命延伸は世界の人々の願いである。今回の成果は、例えば若年時のどのような生活習慣（スマホ使用、運動など）や健診結果が、将来、健康寿命を短縮させる重篤疾患に結びつきやすいかなど、社会的関心・重要性が高い問いに対し、科学的根拠に裏付けられた解答を提示したものである。これらの成果は、医療従事者や行政担当者の保健指導、診療や政策立案業務に役立つのみならず、国民一人ひとりが日々の生活ですぐに実行可能な、具体的で信用できる健康情報として、わが国のみならず世界の人々に成果を還元することができた。これにより、地域に眠る保健医療ビッグデータが社会に大きく貢献し得ることが示された。
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