| 研究課題/領域番号 |
18H03122
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| 研究機関 | 関西医療大学 |
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研究代表者 |
木村 大介 関西医療大学, 保健医療学部, 准教授 (90513747)
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| 研究分担者 |
冨山 直輝 星城大学, リハビリテーション学部, 講師 (00367872)
山田 和政 星城大学, リハビリテーション学部, 教授 (20367866)
大歳 太郎 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (40336483)
倉澤 茂樹 関西福祉科学大学, 保健医療学部, 教授 (40517025)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 認知症 / BPSD / 行動パターン / ネットワーク解析 |
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| 研究実績の概要 |
認知症にみられる行動・精神症状（BPSD）は，認知症高齢者の行動パターンが反映される．本研究では，ウェアラブル端末を認知症高齢者に装着，得られるセンサーデータをInternet of things（IoT）でクラウドに蓄積する．これらのビッグデータをデータマイニングによる応用行動分析でBPSD発現に至る行動パターンを抽出する
本年度は，認知症高齢者のBPSD発現の要因分析を行うためのデータ収集を実施した．データは，Fujitsuユビキタスシステムのウェアラブル端末を認知症高齢者に装着し，4週間，6時間センサーデータを収集する．センサーデータは行動軌跡，肢位，歩数，活動量等を計測できる．これに付帯した検査・評価として，認知機能評価（改訂長谷川式簡易知能評価スケール；HDS-R），BPSD評価（NPI），ストレス評価（自律神経測定；TAS9VIWE）を1回実施した．データ収集は通所リハビリテーションで実施し，認知症対応フロアを利用している認知症高齢者を対象とした．
データ収集は実質24日間実施し，240名のデータを収集できた．1日6時間センサーデータを装着し，2秒おきに排出されるデータ（位置情報，活動量，運動量，歩数，心拍数等）をクラウド上に蓄積した．結果データ量は75万を超え，これに付帯するデータである認知機能検査，BPSDの評価，自律神経活動データ等も240名分収集できた．
データ分析に関しては，ビックデータ解析ソフト「Tableau」を使用し，現在クラスリングで解析を進めいてる段階である．
次年度はデータ解析を進めるとともに他施設で再データ収集を実施する予定である．これは，対象者数を増やす意味合いと，データの客観性を付加することを目的としている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナ感染拡大防止の影響を受けデータ収集が半年ほど遅れた．年度末にデータ収取を何とか実施できたが，解析のスケジュールにやや遅延が生じている．
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| 今後の研究の推進方策 |
前々回のデータ収集での不足分を補う補完データ収集は完了した．やや遅延しているデータ解析を今後急ぐ計画である．その対策として，本来データ収集のみであった研究分担者にもデータ解析の分担を依頼しており，現在の遅れは次年度で改善できる見通しである．
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