| 研究課題/領域番号 |
21K07372
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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52010:内科学一般関連
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| 研究機関 | 鹿児島大学 |
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研究代表者 |
大石 充 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (50335345)
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| 研究分担者 |
窪薗 琢郎 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 講師 (00598013)
川添 晋 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 特任講師 (00810201)
牧迫 飛雄馬 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (70510303)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | AI解析 / 口腔フレイル / 身体的フレイル / 精神的フレイル / 社会的フレイル / 予測モデル / 人工知能 / フレイル / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 高齢者コホート |
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| 研究開始時の研究の概要 |
健康長寿・QOL保持を目指すフレイル制御のために、毎年1000名以上の高齢者を多職種・専門的・多面的に評価した高齢者コホート研究データ（垂水研究）を用いて、『フレイルを規定・悪化させている因子は何か？』、『身体的・精神的・社会的フレイルはどのように影響しあっているのか？』、『フレイル出現・悪化を予知・予防できるのか？』の3つのなぞに関して、AI（機械学習・ニューラルネットワーク）解析の手法を用いて明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
本研究は垂水研究をベースに計画されたが、新型コロナ禍により垂水研究は2020年中止、2021年からは感染に留意して約1/3に規模縮小したことから当初の計画通りに研究が進んでいない。2024年より通常規模で再開する計画であり、垂水研究2018年・2019年データおよび大規模健診データを用いて下記の解析を行い、垂水研究再開後速やかに本研究を遂行するための準備をした。１）垂水研究におけるフレイルの解析：墓参りとアパシー（Psychogeriatrics. 2023;23(3):401-410.）、意味ある活動とフレイル（Int J Environ Res Public Health. 2022;19(22):15167. Arch Gerontol Geriat 2022; 99: 104616）、総合的フレイルとアパシー（Psychogeriatrics. 2022;22(5):651-658.）、満足度と社会的フレイル（Arch Gerontol Geriatr 2022;100:104665.）、認知的フレイルと高次能力（Arch Gerontol Geriat 2022; 99: 104589.）、オーラルフレイルと蛋白摂取（2021;13(12):4377.）、口腔機能低下症、フレイル・サルコペニア（J Clin Med, 2021; 10(8): 1626）、アパシーと満足度（Int J Geriat Psych 2021;36(7):1065-1074.）、食事の多様性と身体的フレイル（Healthcare (Basel) 2021, 9, 32.）といったフレイルの多面的解析を報告した。２）大規模健診データからの発症予測解析：高血圧（Hypertens Res 2022; 45(4): 730-740.）、メタボリックシンドローム（PLoS One. 2023; 18(4): e0284139.）、慢性腎臓病（Sci Rep. 2023;13(1):5001.）、心房細動（Sci Rep in press）といった疾患発症予測モデルを構築した。３）大規模健診データのAI解析：高血圧（日本循環器病予防学会2023年）、慢性腎臓病（日本循環器病学会2023年）において従来統計法より優れた予測能を持つことを証明した。以上のように本研究に必要なスキルを習得し、垂水研究再開後直ちに解析を行う。
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