| 研究課題/領域番号 |
21K19828
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2022年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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 | 血糖値予測 / 食事摂取量推薦 / 高血糖抑制 / ナッジ / 血糖値推定 / 機械学習 / IoTナッジ / 行動変容 / AR / 食行動認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、食後高血糖を回避することを目的に、摂ろうとしている食事により血糖値がどれだけ上昇するかを事前に予測する手法と、配膳されている各食品に対して、（どの程度）食べて良いかをARにより表示する手法、さらに、ナッジにより血糖値が上がりにくい食べ方を誘発する手法を開発する。２年の研究期間の間に、(A) データ収集部、(B) データ分析部、(C)フィードバック部からなるシステムの構築と、(D) 複数被験者を対象としたデータ収集および実証実験を行い、提案手法の有効性を示す。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、血糖値の時系列データと食事の情報から、個人ごとの血糖値予測モデルを構築し、摂ろうとしている食事により血糖値がどれだけ上昇するかを事前に予測する手法を開発した。また、配膳されている各食品に対して、ナッジにより血糖値が上がりにくい食べ方を誘発する手法を設計しその有効性を調査した。被験者10 名から、血糖値の時系列データと血糖値に影響があるとされるデータ （食事情報、睡眠情報，被験者の身体情報）を収集し、血糖値予測モデルを構築し評価を行った結果、最も精度の高い被験者においてRMSE（二乗平均平方根誤差）は 10.68、MAE（平均絶対誤差）は 7.71 となることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
世界の糖尿病人口は2045 年までに約7億人に達すると予測されており、日本でも、糖尿病有病者と糖尿病予備軍は合計約2,200 万人と推計されている。90%を占めるII 型糖尿病の発症を予防するには、インスリンが分泌されても正常に働かない「食後高血糖」の状態になるのを避ける必要がある。本研究は、食後高血糖の状態を食事を摂取する前に高い精度で予測する技術、さらに、目の前の食事をどの程度食べても良いかを分かりやすく提示する技術を開発し、被験者実験によりその有用性を示した点で、学術的・社会的な意義がある。
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