AIを用いた乳幼児アレルギー発症予測モデル構築とアレルギー予防支援システムの効果

本研究は第1研究と第2研究で構成されており、それぞれの目的は次の通りである。まず、第1研究では、子どもの皮膚の状態を健康な状態から継続的に解析することで、アレルギーの発症を予測するモデルを構築する。第2研究では、構築したアレルギー発症の予測モデルから、発症リスクが高いと予測判断した時点で「アレルギー予防支援システム」によるプロアクティブ型支援を行い，アレルギー発症率が減少するかを検証する。2021年度は、第1研究のアレルギー発症を予測するモデルを構築する予定であった。そのために、名古屋市内の特定の地域に依頼し、3か月児健康診査受診者をリクルートし、画像情報およびアレルギーの診断の情報を収集してAI（Artificial Intelligence）の機械学習を使った発症モデルを構築する予定であった。しかしながら、計画段階において、当初研究協力を依頼していた自治体が、乳幼児健康診査担当部署との調整の結果、新型コロナウイルス感染証の蔓延状況も影響し、研究対象者のリクルートおよびデータ収集についての協力をすることができないことが判明した。研究遂行上、自治体の研究協力（研究対象者のリクルートおよびデータ収集）は不可欠である。従って、研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探し，綿密な調整等を実施する必要が生じた。新たな研究協力を探すことに関しては、研究分担者の協力を得ながら進めていく予定である。それと並行して、研究参加者全員の画像情報，およびアレルギー発症イベントの情報を集積するためのアプリケーションの開発も進めていく。

本研究は第1研究と第2研究で構成されており、それぞれの目的は次の通りである。まず、第1研究では、子どもの皮膚の状態を健康な状態から継続的に解析することで、アレルギーの発症を予測するモデルを構築する。第2研究では、構築したアレルギー発症の予測モデルから、発症リスクが高いと予測判断した時点で「アレルギー予防支援システム」によるプロアクティブ型支援を行い，アレルギー発症率が減少するかを検証する。2021年度は、第1研究のアレルギー発症を予測するモデルを構築する予定であった。そのために、名古屋市内の特定の地域に依頼し、3か月児健康診査受診者をリクルートし、画像情報およびアレルギーの診断の情報を収集してAI（Artificial Intelligence）の機械学習を使った発症モデルを構築する予定であった。しかしながら、計画段階において、当初研究協力を依頼していた自治体が、乳幼児健康診査担当部署との調整の結果、新型コロナウイルス感染証の蔓延状況も影響し、研究対象者のリクルートおよびデータ収集についての協力をすることができないことが判明した。研究遂行上、自治体の研究協力（研究対象者のリクルートおよびデータ収集）は不可欠である。従って、研究協力を依頼できる自治体、または医療機関などを新たに探し，綿密な調整等を実施する必要が生じた。新たな研究協力を探すことに関しては、研究分担者の協力を得ながら進めていく予定である。それと並行して、研究参加者全員の画像情報，およびアレルギー発症イベントの情報を集積するためのアプリケーションの開発も進めていく。