| 研究課題/領域番号 |
22K11220
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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58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 同志社女子大学 |
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研究代表者 |
長谷川 昇 同志社女子大学, 看護学部, 特任教授 (10156317)
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| 研究分担者 |
坪内 善仁 奈良学園大学, 保健医療学部, 助教 (90849473)
山田 恭子 佛教大学, 保健医療技術学部, 教授 (20191314)
望月 美也子 京都文教短期大学, ライフデザイン総合, 准教授 (20367858)
清水 暢子 富山県立大学, 看護学部, 准教授 (20722622)
小林 実夏 大妻女子大学, 家政学部, 教授 (50373163)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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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 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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| キーワード | AI / フレイル / アプリ開発 / 認知機能 / 血清ビタミンD / 身体機能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々がこれまでに測定した、異なる地域に在住する200名以上のデータや、郵送とオンラインによる栄養摂取状況のデータや前頭葉血流測定結果などから、人工知能技術(AI)を利用して、機械学習による認知機能および身体機能の低下の程度を予測する。さらに、AIの予測値からオーダーメードで効果的な認知機能および身体機能の低下予防アプリを開発し、その効果の実証試験やビタミンDに特化した栄養面での支援の効果についての検討を行うことを最終目的とする。以上の方法を用いて、コロナ禍においても、身体機能と認知機能を落とさない高齢者看護に資するような工夫を行う。
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| 研究実績の概要 |
我々がこれまでに測定した、異なる地域に在住する200名以上のデータや、郵送とオンラインによる栄養摂取状況のデータや前頭葉血流測定結果などから、人工知能技術(AI)を利用して、機械学習による認知機能および身体機能の低下の程度を予測する。さらに、AIの予測値からオーダーメードで効果的な認知機能および身体機能の低下予防アプリを開発し、その効果の実証試験やビタミンDに特化した栄養面での支援の効果についての検討を行うことを最終目的とする。以上の方法を用いて、コロナ禍においても、身体機能と認知機能を落とさない高齢者看護に資するような工夫を行う。
本研究では、フレイルの前段階にあたるプレフレイル状態の地域高齢者を対象者として、これまでに蓄積している認知機能、身体機能、血清ビタミンD濃度、ビタミンD摂取量などのデータから、AIにより、フレイルの状態が判定できるか、さらに、今後の低下状況が判定可能かを明らかにすることを第一の目的とする。さらに、フレイルの低下の程度を抑制できるアプリを開発することを最終目的とする。
当該年度は、これまでの測定結果からAIを用いて、容易にこれらの値を予測可能なアプリを開発した。今後、アプリの精度の検討を進めていく予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
認知機能はフレイルの概念にも含まれ、血清ビタミンDにより維持されていることを明らかにしている。しかし、血清ビタミンD値の測定には採血を伴い、認知度の測定には、熟練者による測定が不可欠で、いずれも、容易に測定することは不可能である。本年度の研究の結果、AI技術を導入し、容易にこれらの値を予測できるアプリの開発を行うことができ、特許出願に至った。
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| 今後の研究の推進方策 |
第一に、開発したアプリの使い勝手や精度の検討を行う。アプリでの推定値と実際に測定した、血清ビタミンD濃度や認知度との差異があった場合、適宜、AIのアルゴリズムを変更して、さらに精度の高いアプリ作成を目指す（地域差や性別など）。
第二に、精度の高いアプリが完成したのち、本アプリを使用することによる、フレイル予防の効果について検討する。
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