| 研究課題/領域番号 |
21K08120
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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53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
横田 卓 北海道大学, 大学病院, 特任講師 (90374321)
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| 研究分担者 |
中岡 慎治 北海道大学, 先端生命科学研究院, 准教授 (30512040)
中村 公則 北海道大学, 先端生命科学研究院, 教授 (80381276)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | パーソナル・ヘルス・レコード / デジタルヘルス / 機械学習モデル / 心血管病 / パーソナルヘルスレコード / ICT / IoT |
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| 研究開始時の研究の概要 |
心血管病の予防・治療の基本は食事・運動をはじめとする生活習慣の是正であるが、在宅で取得可能なPHRの活用が必要不可欠である。最近我々は、在宅で取得するPHRを活用し適切なセルフケアの実践を促すスマートフォン対応セルフケアサポートアプリを開発した。本研究の目的は、このアプリで収集する血圧・体重・体脂肪率・体温・酸素飽和度・塩分摂取量・身体活動量・睡眠時間などのバイタルサインや食事・運動内容、さらには便を用いた腸内フローラ解析データなどの多様なPHRを活用し、機械学習モデルを用いて、心血管病の重症化予測を行うとともに重症化予防のための個々に最適な食事・運動療法を提案することである。
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| 研究実績の概要 |
わが国は超高齢社会を迎え、心血管病の患者数は増加の一途を辿っており、早急に患者本人が主体的にセルフモニタリングを行い疾病予防に取り組む「患者中心の医療 (patient-centered care)」を実現する必要に迫られている。心血管病の予防・治療の基本は食事・運動をはじめとする生活習慣の是正であるが、在宅で取得可能なパーソナル・ヘルス・レコード (PHR) の活用が必要不可欠である。さらにCOVID-19感染拡大をきっかけにオンライン診療が広く推奨されるようになり、とりわけ情報通信技術 (ICT) を活用したPHRのニーズが高まっている。そこで我々は、在宅で取得するPHRを活用し適切なセルフケアの実践を促すスマートフォン対応セルフケアサポートアプリを開発した。本研究の目的は、このアプリで収集する血圧・体重・体脂肪率・体温・酸素飽和度・塩分摂取量・身体活動量・睡眠時間などのバイタルサインや食事・運動内容、さらには便を用いた腸内フローラ解析データなどの多様なPHRを活用し、機械学習モデルを用いて、心血管病の重症化予測を行うとともに重症化予防のための個々に最適な食事・運動療法を提案することである。
臨床試験『スマートフォンアプリを活用した統合型高血圧セルフケアサポートシステムの有効性の検証 (AppCare-HT Study)』については、全症例数 (360名)のフォローアップが完了し、論文化へ向けて解析を進めている。また、心不全患者を対象にした臨床試験 (AppCare-HF Study) については、アプリ利用群でセルフケア行動変容が起こることが確認され、2023年度中に国際雑誌に論文発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
一部の研究について、データ解析に時間を要している。
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| 今後の研究の推進方策 |
生物統計家にサポートを依頼し、データ解析を迅速に進めていく。
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