共同研究・競争的資金等の研究課題 - 池之上　辰義

1. 滋賀大学池之上辰義講師に対する教育研究活動支援，寄附金，2024年，医療法人敬任会　理事長　岡貴史

2. 滋賀大学池之上辰義講師に対する教育研究活動支援，寄附金，2024年，医療法人友絆　理事長　北村哲也

3. 公益財団法人ファイザーヘルスリサーチ振興財団による研究助成金，寄附金，2024年，池之上辰義

4. 機械学習に基づくリハビリテーション実績指数予測モデルの構築，共同研究，2024年，乙）社会福祉法人恩賜財団済生会守山市民病院　丙）社会福祉法人恩賜財団済生会滋賀県病院

5. 機械学習に基づくリハビリテーション実績指数予測モデルの構築，その他，ファイザーヘルスリサーチ振興財団研究助成，その他，国内共同研究，2023年10月 ～ 2025年03月，済生会守山市民病院

   運動機能と入棟期間を評価する指標である各患者の実績指数に影響を与える因子を用いた予測モデルをリハビリテーション内容ごとに機械学習により開発する（予測モデル開発研究）。本研究の成果により入院リハビリテーションへの機械学習モデルを応用した効果的かつ効率的運営の実現を科学的に実証することが期待される。

   

6. MRI 画像を用いた血液透析患者における脳容積の縦断的検討，その他，令和 5 年度 東北大学加齢研共同研究，その他，国内共同研究，2023年04月 ～ 継続中，東北大学　加齢医学研究所

7. 行動データとヘルスデータに基づくセグメンテーション・ナッジの開発と実装，基盤研究(B)，2022年04月 ～ 2025年03月，日本学術振興会

8. 行動データとヘルスデータに基づくセグメンテーション・ナッジの開発と実装，基盤研究(B)，2022年 ～ 2024年

9. 特定保健指導のアウトカム最適化を目指すAIを活用した大規模テキストデータ解析，基盤研究(C)，2019年04月 ～ 2023年03月，日本学術振興会

   ＃1. 特定保健指導効果と自己認識の関係
   「特定保健指導」についての反応性を考察するの当たり、対象者の特性による反応性の違いを検討した内容について英文誌に提出し、査読中。
   【目的】保健指導時の体重減少と肥満の自覚・対策の関連性を検討する。【結論】肥満に対する意識と行動は、保健指導による体重減少と関連していた。保健指導の効果もこの患者特性により変化する可能性があり、考慮すべき交絡の一つと考えられた。
   ＃2. 特定保健指導記録の分類と解析
   初年度に得られた結果を再度解析を行い、保健指導パターンとアウトカムの関連性を評価した。具体的には、自然言語処理能力を強化したエンジンの実装とアウトカム対象年度を2021年にまで拡張しての解析を継続した。

10. 特定保健指導のアウトカム最適化を目指すAIを活用した大規模テキストデータ解析，基盤研究(C)，2019年04月 ～ 2023年03月

11. 非活動高齢者を巻き込む介護予防ナッジのデザインー行動ログと主観の評価から，基盤研究(B)，2019年04月 ～ 2023年03月，日本学術振興会

    本年度は、昨年度に引き続き、ビーコンを持ち歩く高齢者コミュニティを維持するための定期レポート・研究報告の作成・返却のほか、主に以下の４点を行った。
    １）ビーコン交換と参加者の整理：プロジェクトは2018年に開始し、本年度は開始当初に購入したビーコンカードの電池寿命（4年）を目前に控えることとなった、ビーコンの全面交換を実施した。交換時のデータ損失を可能な限り防ぐため、事前の広報により現地での対面交換を精力的に行った。対面交換できなかった参加者30名程に対しては、新ビーコンと旧ビーコンのログから交換時期を判断した。同時に１年以上にわたりビーコン検知の記録がない参加者はこの時点で「みなし終了」扱いとした結果、年度当初106名であった参加者は、年度中の死亡者3名、要介護状態移行等による脱落が7名、みなし終了が7名となり計17名がプロジェクトから脱落となったが、新規参加が7名あったため、年度末は96名の参加者となり、ビーコンの稼働は80％程度から95％以上に向上した（2021年12月）。
    ２）タブレットの交換とNFCの導入：タブレットの不具合の解消と、複数利用者がいる場合のビーコン近接検知の精度向上のためWindowsタブレットへの交換とNFCの導入を行った（2022年2月）。
    ３）ナッジの効果検証の実施：行動経済学の分担研究者と協力し、行動経済学のナッジ理論を取り入れたメッセージを、参加者への定期レポートとタブレットのトークフローを活用して提供し、行動変容効果を無作為化比較対照試験によって検証した（2121年7月から半年間）。結果を集約し、効果検証論文を作成中である。
    ４）タブレット利用高齢者の特性を検証するため、主観的健康観およびビーコンから取得できる生活活動データや施設内のデータを活用した分析を開始した。

12. Learning Health Systemによる慢性腎臓病重症化予防の強化，基盤研究(B)，2019年04月 ～ 2022年03月，日本学術振興会

    慢性腎臓病をケースとして、大規模ヘルスデータから得られる知見に基づき、健康課題を解決する介入を社会実装するLearning Health System（LHS）モデルを開発・実装・検証した。スクリーニング後の医療介入が不十分、慢性疾患に対する生活指導が健康アウトカム改善に十分な効果を得られていないなどの課題を明らかにし、重症化リスクの高い対象者に行動経済学のナッジを活用した介入を設計し、RCT on Databaseでリアルワールドでの介入効果を効率的に検証した。

13. 血液透析患者におけるセルフケア指導の質の向上，若手研究(B)，2016年04月 ～ 2019年03月，日本学術振興会

    慢性腎臓病の患者における患者のセルフケアが必要な治療目標について、医療情報の電子データを活用して半自動的に達成・非達成を判定するシステムを開発した。施設間の医療データのばらつきを精査し、より多様な環境に対応できるシステムとなるよう改善した。当該システムを透析施設13施設に導入し、治療目標達成の実態の把握を行った。
    また、これらの施設で同意が得られた患者において、健康問題に関する捉え方についてアンケートや重要な予後（例：入院・死亡）についての調査を実施して、電子データ由来のデータと統合したデータベースを作成した。これにより、セルフケア指導向上に資する情報を分析できるデータベースが構築された。