| 研究課題/領域番号 |
22K10897
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
福録 恵子 三重大学, 医学系研究科, 教授 (90363994)
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| 研究分担者 |
川中 普晴 三重大学, 工学研究科, 准教授 (30437115)
成田 有吾 三重大学, 医学系研究科, リサーチアソシエイト (50242954)
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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 | 骨粗鬆症 / オステオサルコペニア / 骨粗鬆症リエゾンサービス / AI / e-Learning / 治療アドヒアランス / 骨折予防 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、世界的な健康課題であるオステオサルコペニアを対象とし、看工連携型による骨粗鬆症患者のセルフイメージシミュレーションシステムの開発、骨折予防を目的とする骨粗鬆症リエゾンサービス（Osteoporosis Liaison Service:OLS）の支援機能向上を目指す。その第一段階として、Webを活用したOLS介入による骨粗鬆症患者の主観的（心理状況等）・客観的（身体活動量等）データを縦断的にモニタリングし、患者の予後推定のための①深層学習による各データの関係性の明確化と②支配的パラメータの確定、③パラメータ変動を活用した骨粗鬆症特化型AIエンジンの構築に取り組むものである。
今年度は、協力施設の専門職（理学療法士、管理栄養士、薬剤師、看護師）と定期的にミーティングを行いながら、服薬治療中の骨粗鬆症患者が治療アドヒアランスや自己管理能力を高めることのできるe-Learningコンテンツについて、それぞれの専門的立場から運動・栄養・服薬に関する内容の検討を進めた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
今年度、骨粗鬆症と診断・通院中の患者に対し、1年間にわたりe-Learningによる介入調査を実施する予定であったが、各専門職によるe-Learningコンテンツの検討・作成に時間を要し、また学習管理ソフトの選定に時間を要したため予定どおりの進捗に至らなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
先行研究を踏まえ、In Bodyによる骨格筋量測定に加え、超音波診断装置を用いた大腿直筋部の筋厚、筋輝度測定によるプレサルコペニアの予測を項目とする。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
e-Learningコンテンツに関する検討に時間を要したため、作成、配信、管理等に係る費用について、次年度使用となったため。
次年度の使用計画としては、コンテンツの完成および調査遂行により、分析結果の公表を行う予定である。
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