• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実施状況報告書

特定保健指導のアウトカム最適化を目指すAIを活用した大規模テキストデータ解析

研究課題

研究課題/領域番号 19K10620
研究機関滋賀大学

研究代表者

池之上 辰義  滋賀大学, データサイエンス教育研究センター, 講師 (70761443)

研究分担者 山田 ゆかり  京都大学, 医学研究科, 特定講師 (00306846)
福間 真悟  京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (60706703)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワード特定保健指導 / 人工知能 / 自然言語処理 / 教師なし学習 / 教師あり学習
研究実績の概要

#1. 特定保健指導効果と自己認識の関係
「特定保健指導」についての反応性を考察するの当たり、対象者の特性による反応性の違いを検討した内容について英文誌に提出し、査読中。
【目的】保健指導時の体重減少と肥満の自覚・対策の関連性を検討する。【結論】肥満に対する意識と行動は、保健指導による体重減少と関連していた。保健指導の効果もこの患者特性により変化する可能性があり、考慮すべき交絡の一つと考えられた。
#2. 特定保健指導記録の分類と解析
初年度に得られた結果を再度解析を行い、保健指導パターンとアウトカムの関連性を評価した。具体的には、自然言語処理能力を強化したエンジンの実装とアウトカム対象年度を2021年にまで拡張しての解析を継続した。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

異動が生じたため計画が大幅に遅れたことと欠測値処理に時間を要しているため。

今後の研究の推進方策

分類をもとにした「アウトカムとの関連性解析」を継続して行う。

次年度使用額が生じた理由

最終報告年度を繰り越したため

URL: 

公開日: 2022-12-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi