Machine Learning to Elucidate the Relationship between Health Status Trends and Healthy Life Expectancy in the Elderly: A 19-Year Longitudinal Study
Machine Learning to Elucidate the Relationship between Health Status Trends and Healthy Life Expectancy in the Elderly: A 19-Year Longitudinal Study
机器学习阐明老年人健康状况趋势与健康预期寿命之间的关系：一项为期 19 年的纵向研究
批准号：
22K21127
负责人：
岡 猛
金额：
$1.75万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份：
2022
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2022-08-31 至 2024-03-31
中文摘要
翻译
日本における人口の高齢化率の高さは世界と比較しても著しく、これからも加速することが予測されている。このような状況で、健康寿命の延伸は喫緊の課題である。そこで本研究では、日本における介護保険制度の指標を基に高齢者の健康状態の推移を、機械学習を通してグループ化し、グループごとの推移の原因となる生活習慣や環境要因などの要因を同定することを目的とした。本年度は研究テーマの枠組みの中、日本の山梨県高齢者健康寿命実態調査(Y-HALE) というコホート研究データ内の介護保険制度や死亡データに基づいた、19 年間の健康状態データを月毎の経時的データとして整理した。加えて、健康寿命データのデータ欠損がある対象者などを確認して、最終的な解析対象者の選定（脱落者などを考慮したフローチャート）も完了している。現時点で解析用データセットの準備は整っており、今後これらのデータを基に、多段階・多時点という視点よりグループ毎の高齢者の健康状態に関わる要因を同定して健康寿命の延伸戦略の構築を目指す。
英文摘要
日本における人口の高齢化率の高さは世界と比較しても著しく、これからも加速することが予測されている。このような状況で、健康寿命の延伸は喫緊の課題である。そこで本研究では、日本における介護保険制度の指標を基に高齢者の健康状態の推移を、機械学習を通してグループ化し、グループごとの推移の原因となる生活習慣や環境要因などの要因を同定することを目的とした。本年度は研究テーマの枠組みの中、日本の山梨県高齢者健康寿命実態調査(Y-HALE) というコホート研究データ内の介護保険制度や死亡データに基づいた、19 年間の健康状態データを月毎の経時的データとして整理した。加えて、健康寿命データのデータ欠損がある対象者などを確認して、最終的な解析対象者の選定（脱落者などを考慮したフローチャート）も完了している。現時点で解析用データセットの準備は整っており、今後これらのデータを基に、多段階・多時点という視点よりグループ毎の高齢者の健康状態に関わる要因を同定して健康寿命の延伸戦略の構築を目指す。
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