| 研究課題/領域番号 |
20H03949
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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58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 岡山理科大学 |
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研究代表者 |
大橋 唯太 岡山理科大学, 生物地球学部, 教授 (80388917)
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| 研究分担者 |
亀卦川 幸浩 明星大学, 理工学部, 教授 (20409519)
井原 智彦 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (30392591)
高根 雄也 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (80711952)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
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| キーワード | AI / 機械学習 / 循環器疾患 / 高温曝露 / 気候変動 / 都市気象モデル / 数値シミュレーション / 急性循環器疾患 / 呼吸器疾患 / 気象・気候 / 発症・死亡リスク / 機械学習モデル / 数値気象モデル / 循環器系疾患 / AI予測 / 将来予測 / 統計モデル / 発症リスク / 死亡リスク / 大気汚染 / 急性呼吸器疾患 / 数値流体モデル / 夏季高温 / 月平均気温 / 回帰分析 / 気象 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人口が集中する都市の屋内外環境における急性循環器系疾患の死亡リスクを、気象と都市の数値流体モデルによって高解像でマップ化することが、本研究の主課題である。
建物室内での生活、屋外空間での歩行や労働など、個々の活動条件を想定した疾患リスクの定量評価を試みる。この物理モデルで得られた結果をもとに、AI（機械学習）による疾患リスク予測の簡易手法を確立する。また、将来の気候変動によって予想される極端な高温化が、急性循環器系疾患の死亡リスクをどの程度上昇させるかについても、予測評価を試みる。
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| 研究成果の概要 |
気候変動に伴う夏の高温化によって、熱中症だけでなく心筋梗塞など急性循環器系疾患（以降、循環器疾患）発症や死亡が増える懸念がある。本研究では、最新の疫学情報データを用いて、日本主要都市の気候と循環器疾患の罹患率や死亡率の関係を明らかにすることができ、また人の屋外活動との関係も示唆する結果が得られた。さらに、都市大気を再現できる数値流体モデルと、近年目覚ましい進歩を遂げている機械学習（以降、AI）を組み合わせる手法によって、都市への高温化対策の導入による循環器疾患の発症および死亡リスクの減少効果や、将来に起こり得る極端高温によるリスク上昇の予測が可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で得た学術的意義は、（１）最新の疫学情報と気候データから、猛暑の年ほど心疾患の発症と死亡が増加することを明らかにでき、（２）気温に関連するパラメータからAIを利用して発症や死亡のリスクを定量的に予測できた点にある。
（１）では、流動人口データも解析できたことで、日常の屋外活動が抑制されれば猛暑の年であっても循環器・呼吸系疾患による死亡数が減少するとわかった。この結果から、個人レベルで日常生活の高温対策を習慣化できれば、循環器疾患のリスク低減が期待できる。（２）では、都市全体の暑熱への脆弱性を解消するハード対策が発症・死亡数をどの程度減らせるか、本研究のAI予測手法が活用できると期待する。
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