| 研究課題/領域番号 |
23K21570
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03271 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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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 | 金城学院大学 |
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研究代表者 |
山口 知香枝 金城学院大学, 看護学部, 教授 (70514066)
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| 研究分担者 |
竹尾 淳 名古屋国際工科専門職大学, 工科学部, 講師 (20729222)
榎原 毅 産業医科大学, 産業生態科学研究所, 教授 (50405156)
近藤 康人 藤田医科大学, 医学部, 教授 (30301641)
二村 昌樹 独立行政法人国立病院機構(名古屋医療センター臨床研究センター), その他部局等, 医長 (30470016)
楳村 春江 名古屋学芸大学, 管理栄養学部, 准教授 (90783879)
浅野 みどり 修文大学, 看護学部, 教授 (30257604)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2021年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | アレルギー / 発症予防 / Artificial Intelligence / Machine Learning / Deep Learning / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
子どもの年齢によって発症しやすいアレルギー疾患は変化する。乳幼児は皮膚のバリアが障害されることによって、そこに付着したアレルゲンから皮膚感作が生じ、アレルギー発症の引き金となる。そこで、アレルギー発症リスクが高い乳幼児に超早期にアレルギー予防支援することで発症率を抑えることができるかどうかを検証する。そのために、第1研究では子どもの皮膚の状態を健康な状態から継続的に解析することで、アレルギーの発症を予測するモデルを構築する。第2研究では、発症リスクが高いと予測判断した時点で「アレルギー予防支援システム」によるプロアクティブ型支援を行い、アレルギー発症率が減少するかを検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は第1研究と第2研究で構成されており、それぞれの目的は次の通りである。まず、第1研究では、子どもの皮膚の状態を健康な状態から継続的に解析することで、アレルギーの発症を予測するモデルを構築する。第2研究では、構築したアレルギー発症の予測モデルから、発症リスクが高いと予測判断した時点で「アレルギー予防支援システム」によるプロアクティブ型支援を行い，アレルギー発症率が減少するかを検証する。
2021年度は、第1研究のアレルギー発症を予測するモデルを構築する予定であった。そのために、名古屋市内の特定の地域に依頼し、3か月児健康診査受診者をリクルートし、画像情報およびアレルギーの診断の情報を収集してAI（Artificial Intelligence）の機械学習を使った発症モデルを構築する予定であった。
しかしながら、計画段階において、当初研究協力を依頼していた自治体が、乳幼児健康診査担当部署との調整の結果、新型コロナウイルス感染証の蔓延状況も影響し、研究対象者のリクルートおよびデータ収集についての協力をすることができないことが判明した。研究遂行上、自治体の研究協力（研究対象者のリクルートおよびデータ収集）は不可欠である。従って、研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探し，綿密な調整等を実施する必要が生じた。
新たな研究協力を探すことに関しては、研究分担者の協力を得ながら進めていく予定である。それと並行して、研究参加者全員の画像情報，およびアレルギー発症イベントの情報を集積するためのアプリケーションの開発も進めていく。
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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
当初研究協力を依頼していた自治体が、研究対象者のリクルートおよびデータ収集についての協力をすることができないことが判明したため、あらたに研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探す必要性が生じた。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探す。
また、並行して、研究参加者全員の画像情報、およびアレルギー発症イベントの情報を集積するためのアプリケーションの開発に取り組む。
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