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2023 年度 研究成果報告書

機械学習を用いた生理的ストレス反応のパターン分析と臨床的ストレス反応モデルの構築

研究課題

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研究課題/領域番号 20K03462
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分10030:臨床心理学関連
研究機関香川大学

研究代表者

神原 憲治  香川大学, 医学部, 教授 (90440990)

研究分担者 澤田 砂織  公益財団法人京都高度技術研究所, 未来プロジェクト推進室, 主任研究員 (30373509)
小西 奈美  京都橘大学, 看護学部, 専任講師 (30535810)
吉田 信明  公益財団法人京都高度技術研究所, 研究開発本部, 主任研究員 (00373506)
研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワードストレス関連疾患 / ストレス反応 / 心拍変動 / 機械学習 / モデル / アロスタティック負荷
研究成果の概要

ストレス反応は健康維持に重要で、ストレス関連疾患ではその反応パターンが変化する。本研究では、ストレス関連疾患及び健常人における生理的ストレス反応、心理・臨床情報の多変量データから、有意なストレス反応パターンを抽出し、臨床的意義を検討した。
①迷走神経系心拍変動はストレス関連疾患のQOL低下と関連し、②疾患群では、迷走神経系心拍変動が低く、ストレス反応が乏しい「フラットで低いパターン」が認められた。また、③日常生活下でのストレス評価では、概日リズムや心理・行動・生理のレベル間の関係性が重要であった。さらに、④機械学習による解析で、時系列変化としてのストレス反応が気分障害を予測する可能性が示された。

自由記述の分野

心身医学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、ストレス関連疾患の生活の質(QOL)低下に関与する、特徴的な生理的ストレス反応パターンを明らかにした。また、日常生活下でのストレス評価手法を確立し、心理・行動・生理の3レベルでのストレスモニタリングの重要性を提案し、時系列変化としてのストレス反応モデル構築の基盤を築いた。
これらの成果は、ストレス社会におけるストレス関連疾患の病態の解明につながるとともに、日常生活下でのストレス評価により、QOL低下を避けてストレス社会で健康を維持する方策につながる。また、ストレス関連疾患の予防医療や新たな医学的及び心理的治療法開発への貢献も期待される。

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公開日: 2025-01-30  

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