| 研究課題/領域番号 |
22K07390
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
吉内 一浩 東京大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70313153)
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| 研究分担者 |
青山 倫久 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (50645538)
山本 義春 東京大学, 大学院教育学研究科(教育学部), 教授 (60251427)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 肥満症 / EMI / EMA / 機械学習 / 強化学習 |
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| 研究実績の概要 |
肥満症の認知行動療法に関しても、強化学習が実装された治療補助アプリケーションを開発した。本研究で開発した治療補助システムは、具体的で実施可能性が高い目標行動を設定し、習慣化することを目的としている。一般的に推奨される食事や運動の内容の適切な目標行動は、患者ごとに変化すると考えられ、アプリケーションを通じて情報を収集し、機械学習で最適化することにより、次回の診察を待たずに最適な内容を提示することができ、治療を効率化できる可能性があると考えられた。そのため、このような補助をすることを目的としたアプリケーションを開発した。20名の患者が研究に参加し、全員が4週間の研究期間を完遂した。参加者のBMIの中央値は34.9 kg/m2であった。アプリケーションの使用率（研究期間の日数のうち、目標行動の設定と振り返りを実施した日数の割合）は、中央値 98.3％（範囲：76.9-100.0％）、平均 94.5％（標準偏差：7.1％）であった。また、研究開始から終了までに、BMIは有意に減少した（開始時: 中央値 34.9 kg/m2、終了時: 中央値 34.1 kg/m2、P=0.011）。その他に、摂取エネルギー（1603kcalが1367kcalに）と休日の座位時間（6.5時間が4.5時間に）が、介入前後で統計学的有意に改善した。さらに、抑うつ気分が強いほど、目標行動の実施数が少ないことも明らかとなった。従って、本研究で開発した肥満症に対する認知行動療法の治療補助システムの実施可能性は十分であり、減量に有効である可能性が示唆された。
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