| 研究課題/領域番号 |
21H03022
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 弘前大学 |
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研究代表者 |
廣田 和美 弘前大学, 医学研究科, 教授 (20238413)
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| 研究分担者 |
二階堂 義和 弘前大学, 医学研究科, 講師 (50613478)
佐々木 賀広 弘前大学, 医学研究科, 教授 (70178672)
櫛方 哲也 弘前大学, 医学研究科, 准教授 (80250603)
工藤 隆司 弘前大学, 医学部附属病院, 講師 (40613352)
竹川 大貴 弘前大学, 医学部附属病院, 助教 (80834803)
斎藤 淳一 弘前大学, 医学部附属病院, 助教 (90647413)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | うつ / 高齢者 / Deep learning |
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| 研究実績の概要 |
弘前大学が国立研究開発法人科学技術振興機構のCenter of Innovation (COI) プログラムの支援を得て進めている「真の社会イノベーションを現実する革新的「健やか力」創造拠点」における2017年度の岩木健診に参加した1007名の性別、年齢、身長、体重、血圧、腹囲、体脂肪率、脂肪量、筋肉量、推定骨量、体水分量、BMR、握力、脚伸展筋力、脚屈曲筋力、体幹屈曲筋力、体幹伸展筋力、TUGテスト、脈波伝播速度、脈拍数、ABI、心拍数、採血による各種血算並びに生化学学データ等をはじめとした93項目のデータを用いてDeep learningアプローチで、うつ症状を予測できるか検討した。尚、うつはCenter for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D)を用いて16点以上の場合をうつとした。全データの3群分割をrandomに100回繰り返して教師データ、検証データ、テストデータの正答率を評価したところ、正答率は各々0.952991、0.794872、0.769886と高い正答率が得られた。
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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
過去のデータ(2017年度岩木健診データ)を使っての解析だったので、研究計画通り実施できた。
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| 今後の研究の推進方策 |
岩木健診で得られたモデルであるが、各被検者の93のデータを基にDeep learningを試行してモデルを作成したが、しぼりこみを行う。また、作成した予測モデルで弘前市の高齢者を対象にして行っている「いきいき健診」で使えるかどうかも検証する。
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