研究課題
これまでの、特定健診ビッグデータに対応したベイジアンネットワークのための健診項目構成、および個人経年データのマッチングと抽出法等の検討結果を踏まえ、特定健診時の検査と生活習慣因子の両項目群を適切な形で包含するモデリングを行った。具体的には、男女別に検査項目ごとにベイジアンネットワークを構成し、各検査項目を良い状態、悪い状態に設定した場合における各生活習慣因子の変化を捉え、両者の比較を通して腹囲・BMI、空腹時血糖・HbA1c、中性脂肪・HDLコレステロール、拡張期・収縮期血圧の各検査項目に関連の深い生活習慣因子を抽出し評価した。これによって、生活習慣の変化とメタボ予備軍リスクの変化の関係性や特徴が分析できた。また、これを特定保健指導の階層レベルを含む統合型のmモデル構成とすることで、積極的支援、動機づけ支援、情報提供、及び保健指導対象外の各レベルに関するリスクと検査項目・生活習慣因子項目の関係性を抽出し評価した。以上の検討を通して、積極的支援や動機づけ支援のメタボ状態から脱出するための日々の生活習慣の改善ポイントについての特徴抽出も行うことができた。さらに、以上のモデリング成果と知見に基づいて、受診者ごとに適切なタイミングに適切な様式で情報提供や指導を行えることを目指して、メタボ・アプリケーション搭載のスマートフォンを含むヘルスサポートシステムのプロトタイプを構築した。そこから実運用への課題を明確にすることができた。
すべて 2020 2019
すべて 雑誌論文 (5件) (うち国際共著 5件、 査読あり 5件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (4件)
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