| 研究課題/領域番号 |
20H00569
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山本 義春 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (60251427)
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| 研究分担者 |
北島 剛司 藤田医科大学, 医学部, 教授 (40360234)
吉内 一浩 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70313153)
中村 亨 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 特任教授(常勤) (80419473)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
45,370千円 (直接経費: 34,900千円、間接経費: 10,470千円)
2022年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
2021年度: 17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2020年度: 16,900千円 (直接経費: 13,000千円、間接経費: 3,900千円)
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| キーワード | Micro-randomized trial / Affective computing / 睡眠安定性 / AIoT / 健康リスクの制御 / IoTデバイス / 心身の不調 / Just-in-Time適応型介入 / Micro-Randomized Trial / 健康のリスク制御 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
勤労者における日常生活下の健康リスク（心身の不調）に着目し、just-in-timeな介入（必要なものを、必要な時に、必要なだけ行う介入）を大規模に実現するためのIoTクラウドシステムを活用した研究を行う。申請者らが開発してきたIoTクラウドシステムおよび実時間介入技術を用いて大規模実証実験を行い、収集したビッグデータを機械学習等の手法で分析することによって個人に最適な介入手法を導き出し、その最適化された介入手法が症状の改善やコントロールといった健康リスクの制御に役立つかを検討する。
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| 研究成果の概要 |
就労者における精神衛生上のリスク状態の検知と日常生活下でのリスク制御の実現を目的に研究を行った。日常生活下で計測された感情中立的な発話データを用いて、就労者の気分を推定するAIモデルの開発に着手し、客観的な生体情報のみから気分不調を検出できる可能性が示された。これに加えて、精神衛生上の問題との関係が知られる睡眠の個人内変動に着目することで、睡眠時間の安定化を目的としたMicro-randomized trialを実施した。その結果、睡眠の乱れが顕著である就労者において睡眠時間の安定化効果が認められた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では(1)感情中立的発話データに基づく気分推定技術の開発、および (2)睡眠習慣の安定化を目的としたMicro-randomized trialの実証実験を行った。これらの研究開発は、国際的にも実証例の少ない、あるいは、前人未到の試みであり、不調の検知・制御に関する先駆的な取り組みであったと言える。また、上述の研究成果は全て日常生活下で得られたデータを基盤として得られたものであることから、real-worldでの健康リスクの予兆検知・一次予防の実現可能性を担保するものである。
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