| 研究課題/領域番号 |
20H03977
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
高野 歩 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 准教授 (00771883)
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| 研究分担者 |
松本 俊彦 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 精神保健研究所 薬物依存研究部, 部長 (40326054)
松下 幸生 独立行政法人国立病院機構(久里浜医療センター臨床研究部), その他部局等, 副院長 (70219426)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | mHealth / スマートフォンアプリ / 物質使用障害 / AI / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的の1つ目は、アルコール・薬物使用状況をセルフモニタリングするスマートフォンアプリを開発し、アルコール使用の減少等を指標にランダム化比較試験（RCT）で有効性を検証することである。目的の2つ目は、ウェアラブル活動量計で身体的・行動的データを収集し、セルフモニタリングアプリで収集した情報と統合させて機械学習により解析し、物質使用の予測モデルや適切なフィードバック手法を開発することである。2020年度、スマートフォンアプリの開発、RCTプロトコール立案と臨床試験登録、ウェアラブル活動量計によるデータ収集の準備、倫理審査申請を行った。
2021年度は、研究代表者が所属する機関およびリクルート実施医療機関における倫理審査委員会の承認を得た。さらに、共同研究を行う企業と共同研究契約を締結した。
研究目的の1つ名に関して、予備的介入研究を行い、アプリの利用や研究実施に関するフィージビリティを確認した。健康被害リスクがある飲酒をしている人130名に、8週間毎日アプリへの入力を依頼し、定期的なアンケートン回答してもらったところ、約8割が完了した。
研究目的の2つ目に関して、ウェアラブル活動量計（Fitbit）とセルフモニタリングアプリを連動させるシステムを開発した。その後、健康被害リスクの高い飲酒者または薬物使用者を一般住民および共同研究施設の通院患者から合計49名（アルコール使用問題がある人36名、覚せい剤使用問題がある人13名）リクルートした。2か月間、Fitbit とアプリを利用してもらい、生理学的データ（脈拍等）と行動的データ（睡眠、活動量等）を収集する。アプリとFitbit のデータを連結し、機械学習による解析を行う準備を整えた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
COVID-19の影響により医療機関のリクルートが困難となり、予定よりもリクルートできた人が少なった。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度は、アルコール・薬物使用状況をセルフモニタリングするスマートフォンアプリのアルコール使用の減少等を指標にランダム化比較試験（RCT）で有効性を検証する。また、Fitbit とアプリで得られたデータを機械学習の手法により解析し、飲酒や薬物使用を予測するモデルを開発する。さらに、解析結果に基づき、アプリの改良や追加のリクルート・データ収集を行う。
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