| 研究課題/領域番号 |
23KK0209
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
西山 勇毅 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (80816687)
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2026
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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 |
15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
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| キーワード | モバイルセンシング / 産後うつ / パッシブセンシング / コンテキスト認識 / mHealth |
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| 研究開始時の研究の概要 |
産後うつは、産後女性の約15%が発症する可能性があるうつ病の一種である。産後うつの治療には早期発見が重要であるが、既存のアンケートベースの手法だけでなく、情報通信機器を組み合わせることで、より低負荷で幅広い産後うつの検出機会を提供する可能性がある。本研究は、スマートフォンやスマートホーム等に搭載されたセンサ群を用いて、受動的に産後うつ状態を検知する手法を構築し、その国際展開を目指す。特に、構築した手法をクロスカルチャー環境で分析・評価し、国際展開に向け手法の改善を行う。また、データセットおよび手法のオープン化を行い、構築した基盤の透明性を向上させることを目指す。
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| 研究実績の概要 |
基研究では、Passive Mobile Sensing（PMS）と呼ばれるスマートフォン等に搭載されたハード・ソフトウェアセンサを継続的に収集し、収集データを用いて産後うつ症状（PPD）を検出する研究に取り組んできた。基研究は、PMSを産後うつ症状の検出に適用するという点において新規性があったが、本手法をより一般化するためには、実験参加者数とその属性を増加させる必要がある。また、計測データのオープンデータ化によりアルゴリズムの透明性の向上など、本分野の発展のためには、オープンデータ化し参入障壁を下げることが極めて重要である。そこで本国際共同研究を通して、異なる国の住民から基研究同様のセンサデータを収集し、収集データを用いた、行動データの比較分析、および産後うつ症状検出アルゴリズムの改良、一般化性能の評価を行う。また、取集データのオープンデータ化により研究コミュニティーの発展に貢献する。
本年度は、計画通り「PMSを用いたPPD関連情報収集システムの開発」を実施した。iOS・Androidに対応したスマートフォン用のデータ収集機構に加えて、スマートウォッチを用いた育児行動の検出機構の開発を行なった。また、海外共同研究者との打ち合わせを定期的に実施し、米国で実施するデータ収集実験およびその倫理審査に関する準備を行なった。さらに、検出アルゴリズムの透明性向上に関する議論および、海外共同研究者が実施している研究プロジェクトとのコラボレーション方針に関する打ち合わせも行なった。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
3: やや遅れている
理由
海外共同研究者とのコミュニケーションおよび米国での実験準備は順調に進んでいる。一方、「PPD関連情報収集システムの開発」は、当初利用を予定していたAndroid版ライブラリのサポート終了に伴い、代替手段の準備に時間を要している（iOS版ライブラリはサポートが継続されているため、予定通り）。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は、米国でのデータ収集実験が予定されているため、データ収集実験に向けた実験準備およびシステムの開発を引き続き進める。特に倫理審査は時間を要する可能性があるため、計画的に進める。
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