| 研究課題/領域番号 |
23K27882
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03192 (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 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58060:臨床看護学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター |
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研究代表者 |
高野 歩 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 薬物依存研究部, 室長 (00771883)
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| 研究分担者 |
松本 俊彦 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 薬物依存研究部, 部長 (40326054)
松下 幸生 独立行政法人国立病院機構(久里浜医療センター臨床研究部), その他部局等, 院長 (70219426)
瀬々 潤 株式会社ヒューマノーム研究所, 本社, 代表取締役社長 (40361539)
佐藤 牧人 株式会社ヒューマノーム研究所, 本社, 取締役 (70743699)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 物質使用障害 / e-health / EMA / EMI / 機械学習 / mHealth / スマートフォンアプリ / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、飲酒・薬物使用やその引き金を測定するスマホアプリと心拍数・睡眠・活動量等をリアルタイムに収集するウェアラブル活動量計（Fitbit）を用いて、飲酒・薬物使用および生理学的データをリアルタイムに収集するEcological Momentary Assessment (EMA)プログラムを開発する。さらに、スマホアプリとFitbitデータを連結し、機械学習等を用いて個人の飲酒・薬物使用を予測するモデルの概念実証を行い、個人の状況に応じた対処法を即時に日常生活場面で届けるEcological Momentary Intervention (EMI)プロトタイプを開発する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、飲酒・薬物使用やその引き金を測定するセルフモニタリングスマホアプリと心拍数・睡眠・活動量等をリアルタイムに収集するウェアラブル活動量計（Fitbit）を用いて、飲酒・薬物使用および生理学的データをリアルタイムに収集するEcological Momentary Assessment (EMA)プログラムを開発する。さらに、スマホアプリとFitbitデータを連結し、機械学習等を用いて個人の飲酒・薬物使用を予測するモデルの概念実証を行い、個人の状況に応じた対処法を即時に日常生活場面で届けるEcological Momentary Intervention (EMI)プロトタイプを開発する。
令和5年度は、これまでの研究結果に基づき、より正確にタイムリーに飲酒・薬物使用状況が測定できるようセルフモニタリングアプリの内容を改良した。また、心拍数や睡眠に影響を与える要因（アルコール分解酵素遺伝子、喫煙や運動習慣など）を測定できるよう調査内容を改良し、新たな研究計画の立案を行った。研究代表者の異動に伴い、新しい所属機関で本研究の研究計画について倫理審査委員会の承認を得た。研究実施に向けた準備や関係者との打ち合わせを重ね、研究対象者のリクルートを開始した。リクルートを委託する調査会社に研究対象者の適格基準に応じた募集スクーリーナーを作成してもらい、目標参加者数のリクルートを実施中である。また、医療機関外来でのリクルートについて、外来担当医師と打ち合わせを行い、リクルートの手順を取り決めた。
また、これまで蓄積したデータの解析を進め、アルコール使用者と覚醒剤使用者それぞれにおける物質使用時・使用後の心拍数や睡眠状態の変動やパターンを分析し、論文を執筆し国際誌に投稿しアクセプトされた。また分析結果の一部を国内外の学会にて発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究代表者の異動があり、新たに別機関で新規で倫理審査を受けることになり時間を要したが、スムーズに倫理審査の承認を得ることができ、研究対象者のリクルートを開始することできた。論文や学会で研究成果の公表ができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究対象者のリクルートを進め、データが得られた時点で新しい研究計画に沿った解析を開始する。また、これまでの研究データを機械学習の手法により詳細に分析し、データ欠測の予測モデルや飲酒・薬物使用の予測モデルを開発し、研究成果を公表する。
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