個別化された生活習慣改善指導における因果推論技術の研究

• 研究課題/領域番号: 20K23160
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0908:社会医学、看護学およびその関連分野
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 白川 透 大阪大学, 医学系研究科, 特任研究員 (60829357)
• 研究期間 (年度): 2020-09-11 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 公衆衛生学 / 生活習慣病 / 疫学 / 因果推論 / 縦断研究 / 機械学習 / Precision Health / 予防 / テクノロジー / Precision Public Health

研究開始時の研究の概要

本研究では、生活習慣病の予防のための生活習慣改善に役立つ可能性のある多くのアドバイスの中から、テクノロジーを活用し、ひとりひとりに最適な提案を行う手法の開発と実証を行います。具体的には、エビデンスに基づく保健指導コメントの実装された、健康支援モバイルアプリにおいて、数理的なアルゴリズムを用いて、複数の生活習慣の改善案から、利用者にとって、最も効果のあると考えられるものを、計算された確率に応じて選択して提示し、その結果を反映して、改善を繰り返します。

研究成果の概要

健康アプリのデータに基づいて、ユーザの健康行動が最適化されるような保健指導コメントの自動選択アルゴリズムを開発した。データの事前解析では9%の健康行動の改善が認められた。しかしながら、2021年度に共同研究機関である神戸市において倫理指針からの逸脱の可能性が生じたため、研究は中止とした。2020年度に開発したアルゴリズムはコードを公開した。さらに、同様の方法論で研究可能なコホート研究における最適体重管理の因果学習の問題へと研究課題をシフトし、継続して研究を継続中である。

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究において、保健指導を個人の属性および反応に基づいて精密に選択するアルゴリズムを開発した。生活習慣は多様であり、長期的な将来を見越した、最適な生活習慣の形成を促す提案への反応は人それぞれである可能性があるが、本アルゴリズムはこの多様性を考慮した保健指導を部分的に可能とする技術である。共同研究に関わる倫理的問題が生じたために方向修正が必要となったが、継続して本技術の応用と実証を、国の制度設計の根拠となる医学研究における重要な知識の抽出に対して用いることで、生活習慣病の低減に継続的に応用していく予定である。