| 研究課題/領域番号 |
21K12708
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
宮内 義明 名古屋市立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (70410511)
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| 研究分担者 |
西村 治彦 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 特任教授 (40218201)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | AI |
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| 研究実績の概要 |
本申請課題の達成に向けて、次の1、2について研究を遂行した。
1. 医療レセプト、特定健診データ、要介護認定情報を収容するデータベースの構築
本研究が目指す持続的ヘルスサポートシステムでは、医療レセプト、特定健診データ、要介護認定情報のデータ構成で構築されたデータベースが必要である。そこで、まずNDBと介護DBのデータ構成を解析し、本研究用に作成したデータベースサーバーに最適化されたデータベースの構築を行った。データベースサーバーの作成にあたっては、十分な情報セキュリティを確保するために閉鎖系ネットワーク内にて構築し、ネットワーク内でのアクセスにも暗号化通信と2要素認証を組合せたセキュリティを施し、更にデータベース自体も暗号化ストレージとデータ格納前暗号化を施した。また、データ容量にも十分余裕を持たせた設計にしたことで、本研究用のデータベースとしては十分なものが構築できたと考えている。
2. AI分析による各データベースの特徴と関係性を表すモデルの探索
本フェーズではディープラーニングによるAIモデル探索を行うことになるが、AIプログラミングの協力を得る予定であった大学院生がコロナ禍の影響により従事できない状況になった為、令和3年度はAIプログラミング環境の構築を行うところまでとなった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究実績の概要に記した通り、コロナ禍の影響により協力を得る予定であった大学院生が従事できない状況になったことで、計画していたAIプログラミングを進まなかった。また、度々コロナ禍による県外出張制限があったことで、所属機関が離れている研究分担者との共同作業が進めにくかったことも影響し、研究計画からやや遅れた進捗状況になっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和3年度に引き続き、AI分析による各データベースの特徴と関係性を表すモデルの探索のフェーズを進めて行くべく新たな研究協力者を募ると共に、費用面での可能な範囲において、部分的に外注プログラミングも視野に入れて検討することを考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍の影響により、予定していた国内外での学会参加が、中止や遠隔参加などになった為、参加費および交通費に余剰が出たことと、同じくコロナ禍の影響により、協力予定者が従事出来なくなったことによる人件費の余剰が出たことが原因である。次年度は新たな協力者への人件費や外注費などが嵩むことが予想される為、今年度の余剰金を合わせて予算執行していく計画である。
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