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 |
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, 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 |
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。2020~2021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、倫理審査委員会の承認を得た。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。2022年度は、データを分析し論文執筆の準備を行った。研究目的の2つ目に関して、ウェアラブル活動量(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。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、覚醒剤使用問題がある人13名)をリクルートし 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 のデータを連結した。2022年度は、連結したアプロとFitbitデータを可視化し、予備的解析を行った。アルコール使用者と覚醒剤使用者それぞれにおいて物質使用時・使用後の心拍数や睡眠状態の変動を概観し、今後の追加データ取得や解析方針について検討した。また、研究プロトコルの論文を執筆し国際誌に投稿した。
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現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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