地域高齢者の腰痛改善度予測AIモデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K14144
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
• 研究機関: 富山県立大学
• 研究代表者: 張 平平 富山県立大学, 看護学部, 教授 (90436345)
• 研究分担者: 唐山 英明 富山県立大学, 工学部, 教授 (00401323) ; 黒田 久美子 千葉大学, 大学院看護学研究院, 准教授 (20241979) ; 松本 毅 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (30447304) ; 崔 高超 富山県立大学, 情報工学部, 助教 (60880359) ; 正木 治恵 千葉大学, 大学院看護学研究院, 教授 (90190339)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 腰痛改善度予測 / 経穴刺激 / 高齢者 / セルフケア / AIモデルの開発

研究開始時の研究の概要

慢性腰痛を有する地域高齢者を対象に光学式モーションキャプチャが記録した経穴刺激前後の歩行姿勢データと腰痛の程度を示すVAS（visual analogue scale）での評価結果及び、性別や年齢、基礎疾患などの基本情報を取得し、定量的なデータに変換・蓄積し、AIを用いて暗黙知を顕現化し分析することで経穴刺激による腰痛改善度を予測するAIモデルを作成する。また、作成したAIモデルを用いて新たな地域高齢者を対象に有効性の再現性を検証する。一定の支援方法を提供することで高齢者の性別や年齢、既往歴、腰痛の程度等による腰痛の回復状況、理想的な状態までの回復時間及び歩行姿勢の改善状況等が予測される。