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2024 年度 研究成果報告書

長期縦断データに基づいた機械学習による認知機能低下予測モデルの作成

研究課題

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研究課題/領域番号 22K10074
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57050:補綴系歯学関連
研究機関大阪大学

研究代表者

高橋 利士  大阪大学, 大学院歯学研究科, 招へい教員 (70610864)

研究分担者 野崎 一徳  大阪大学, 歯学部附属病院, 准教授 (40379110)
豆野 智昭  大阪大学, 大学院歯学研究科, 助教 (50845922)
八田 昂大  大阪大学, 大学院歯学研究科, 招へい教員 (60845949)
研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワード高齢者
研究成果の概要

超高齢社会に突入した我が国において,一人でも多くの高齢者が自立した生活を営むためには,個々の高齢者に対して,要介護状態の原因である疾患の発症やそのリスク因子を予測し,高齢者ごとに必要な対策を講じることが重要であると思われる.
そこで,要介護の主な原因である認知症に注目し,「口腔内の状態から認知症の発症を予測することができれば,歯科的なアプローチにより介護予防を行うことができる」との仮説のもと,12年にわたる3000名の長期縦断調査のデータを用いて口腔の状態を含む膨大な数の因子から認知機能の低下を機械学習により予測するモデルを作成する.

自由記述の分野

高齢者歯科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究で作成する認知機能低下予測モデルは,健康長寿の要因を探るため10年以上にわたり,3000名もの学際的な大規模長期縦断調査,老年学研究により得られた身体的因子,社会的因子,心理的因子のデータに,口腔因子(残存歯数や歯周病の状態など)や口腔機能(咬合力や唾液分泌機能など)のデータを加えた包括的なデータに基づいたものである.
したがって,本研究で作成された予測モデルは,口腔に関するデータ以外も考慮されているだけでなく,これまでにない長期的な予測が可能な信頼性の高い予測モデルであると思われる.

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公開日: 2026-01-16  

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