研究課題
研究活動スタート支援
69-71歳1000名，79-81歳973名を対象とし，機械学習を用いて，サルコペニアや握力，歩行速度と，運動機能，全身疾患の有無，血液検査結果，一塩基多型，栄養状態，認知機能，口腔機能など約150項目の調査項目との関連について網羅的に解析を行った結果，サルコペニアには最大咬合力やLDLコレステロール値，中性脂肪値が，握力には性別や赤血球数，ヘモグロビン値が，歩行速度には座位ステッピングや立ち上がり，握力といったがそれぞれ強い関連を示すことが明らかとなった．
歯科補綴学
近年，サルコペニアやフレイルと全身疾患や口腔機能との関連について様々な研究結果が報告されているが，多人数を対象として，他分野にわたるデータを網羅的に分析し，その関連について明らかとした研究は見られなかった．本研究では，様々な機械学習の手法を用いることで，サルコペニアや握力，歩行速度と関連する項目について網羅的に解析することができた．また，本研究は，これまで統計学的な分析が行われることが多かったコホート研究において，機械学習の手法を用いた点においても意義のある研究であったといえる．
