| 研究課題/領域番号 |
21K17311
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
猪俣 明恵 順天堂大学, 医学部, 非常勤助教 (70876680)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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 | ドライアイ / モバイルヘルス / 層別化 / デジタルフェノタイピング / デジタルヘルス / 個別化 / ネットワーク解析 / 機械学習 / スマホアプリ / 医療ビッグデータ / 患者報告アウトカム / 電子患者報告アウトカム / クラスター解析 / 個別化医療 / 予防医療 / 予測医療 / 参加型医療 / 多様性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ドライアイは世界で10億人以上が罹患する最も多い眼疾患であるが、根治療法は存在せず、生涯にわたって生活の質を低下させる。そこで本研究は、独自に開発したスマートフォンアプリケーション(スマホアプリ)を活用し、ドライアイの個々人の多様な症状や原因ならびに生体データを包括的に収集、人工知能(AI)によるデータ駆動型解析を実施する。これにより、スマホアプリによる多様なドライアイに対する層別化・見える化・個別化によるdigital phenotypingが可能となり、ドライアイ診療の向上と予防・予測・個別化・参加型医療という新たな価値を提供する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、独自に開発したスマートフォンアプリケーション(スマホアプリ)を活用し、ドライアイの個々人の多様な症状や原因ならびに生体データを包括的に収集、人工知能によるデータ駆動型解析を実施した。本研究から、スマホアプリを用いた多様なドライアイを７つのクラスターに層別化した。さらに、層別化された各クラスターの特徴を見える化・個別化するとともに、瞼目センサリングによるデジタルフェノタイピング手法を開発した。本研究成果から、スマホアプリを用いたデジタルフェノタイピングが可能となり、ドライアイ診療の向上と予防・予測・個別化・参加型医療という新たな価値を提供する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ドライアイは多因子疾患であり、環境因子、生活習慣、加齢・性別(女性)・遺伝・家族歴等の宿主因子等が、複合的に関連してドライアイの発症や経過に影響を及ぼす。このようにドライアイは、多様性ある自覚症状や多因子かつ複合的な発症要因をもつ一方、これまで画一的な点眼加療に留まり、個々人にとって最適化された医療（個別化医療）は提供されてこなかった。この問題に対し、個々人の多様な自覚症状や関連する生活習慣情報を含む包括的な情報に対するドライアイ層別化手法の開発は、最適化された複合的なドライアイ対策の提案や、ドライアイの発症・重症化を未然に防ぐ予防医療ならびに個別化医療の実現に資する。
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