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2024 年度 研究成果報告書

機械学習を用いたモバイル肥満症治療システムの開発

研究課題

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研究課題/領域番号 22K07390
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52010:内科学一般関連
研究機関東京大学

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)

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)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード肥満症 / 治療補助アプリ / EMI / 機械学習 / 認知行動療法
研究成果の概要

肥満症の非薬物療法として、認知行動療法が推奨されているが、実施可能な医療機関が限られているため、代替となる簡便な方法が求められている。そこで、本研究では、肥満症の認知行動療法における行動目標の促進に関して、強化学習を実装した治療補助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は、平均 94.5%であり、研究の前後でBMIは有意に減少した(p=0.011)。従って、本研究で開発した治療補助アプリ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。

自由記述の分野

心身医学、行動医学

研究成果の学術的意義や社会的意義

肥満症の非薬物療法として、認知行動療法が推奨されているが、実施可能な医療機関が限られているため、代替となる簡便な方法が求められている。本研究では、認知行動療法の専門家が不在でも、肥満症の認知行動療法における行動目標の促進に関して、治療補助となるアプリケーションを開発し、20名の患者で実施可能性と有効性を示したことで、より多くの肥満症患者へ認知行動療法を提供できる可能性を示すことができた点で、学術的意義に加えて社会的意義を示すことができた。

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公開日: 2026-01-16  

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