| 研究課題/領域番号 |
22K11220
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| 研究機関 | 同志社女子大学 |
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研究代表者 |
長谷川 昇 同志社女子大学, 看護学部, 特任教授 (10156317)
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| 研究分担者 |
坪内 善仁 奈良学園大学, 保健医療学部, 助教 (90849473)
山田 恭子 佛教大学, 保健医療技術学部, 教授 (20191314)
望月 美也子 京都文教短期大学, 食物栄養学科, 准教授 (20367858)
清水 暢子 富山県立大学, 看護学部, 講師 (20722622)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | AI / フレイル / アプリ開発 / 認知機能 / 身体機能 |
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| 研究実績の概要 |
我々がこれまでに測定した、異なる地域に在住する200名以上のデータや、郵送とオンラインによる栄養摂取状況のデータや前頭葉血流測定結果などから、人工知能技術(AI)を利用して、機械学習による認知機能および身体機能の低下の程度を予測する。さらに、AIの予測値からオーダーメードで効果的な認知機能および身体機能の低下予防アプリを開発し、その効果の実証試験やビタミンDに特化した栄養面での支援の効果についての検討を行うことを最終目的とする。以上の方法を用いて、コロナ禍においても、身体機能と認知機能を落とさない高齢者看護に資するような工夫を行う。
本研究では、フレイルの前段階にあたるプレフレイル状態の地域高齢者を対象者として、これまでに蓄積している認知機能、身体機能、血清ビタミンD濃度、ビタミンD摂取量などのデータから、AIにより、フレイルの状態が判定できるか、さらに、今後の低下状況が判定可能かを明らかにすることを第一の目的とする。さらに、フレイルの低下の程度を抑制できるアプリを開発することを最終目的とする。
当該年度は、これまでの測定結果からAIを用いて、MMSE,握力、骨格筋指数、幸福度WHQOLを、高確率で予測することが可能となった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当該年度は、これまでの測定結果からAIを用いて、MMSE,握力、骨格筋指数、幸福度WHQOLを、各々、87.5，75.0，93.8．71.9％の高確率で推定可能なシステムを構築した。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの結果を基盤に、機械学習を用いて血清ビタミンD動態に影響を及ぼす因子を特定し、高齢者の健康維持に寄与する。さらに、身体機能や認知機能を維持するためのアプリを開発する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
AI作成に当たり、各研究者間の連絡・調整がZOOMを用いて効率的に進んたため、旅費の使用が最小限で可能となった。翌年の計画である、アプリ開発に際して、使用する予定である。
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