ベイジアンネットワークを利用した個人に合わせた生活習慣改善策提案のための分析

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2024-01-15
• タイトル: ベイジアンネットワークを利用した個人に合わせた生活習慣改善策提案のための分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis for Proposing Personalized Lifestyle Improvement Using Bayesian Networks
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:コラボレーションとネットワークサービス] ベイジアンネットワーク，生活習慣病，問診票，健康診断，行動変容
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00231739
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 和歌山市医師会成人病センター
• 著者所属: 小池クリニック
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Wakayama City Medical Association Seijinbyo Center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Koike Clinic Co., Ltd.
• 著者名: 井口, 拓己; 吉野, 孝; 高木, 伴幸; 小池, 廣昭
• 著者名(英): Takumi, Iguchi; Takashi, Yoshino; Tomoyuki, Takagi; Hiroaki, Koike
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生活習慣病は日々の生活習慣により発症する疾患である．人には改善できる習慣と妥協できない習慣があり，個人に合わせた改善策を提案する必要があると考えられる．しかし，超高齢社会で今後患者数が増加し，手間や時間などのコストがかかることや，人手による多様な提案が困難であることが問題としてあげられる．そこで，本論文では，生活習慣病を対象に，個人に合わせた生活習慣の改善策を提案するための分析を行った．ベイジアンネットワークを用いた研究は，従来「疾患に関する因果関係の分析」と「疾患のための予測・診断・治療」が主な目的であるが，本研究は従来とは異なり，個人に合わせた改善策の提案による「行動変容」を目的に分析を行っている．分析結果として，様々な生活習慣における生活習慣病の確率をシミュレーションのようにして算出可能であった．また，個人の好みや取り組みやすさを考慮して，個人に合わせた生活習慣改善策の提案可能性を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Lifestyle diseases are illnesses that are caused by daily lifestyle habits. It is believed that individuals have habits that can be improved and habits that cannot be compromised, and therefore, it is necessary to propose improvement measures tailored to each individual. However, as the aging population continues to increase in the future, the issue of the increasing number of patients and the costs associated with labor and time, as well as the difficulty of making diverse proposals by human hands, is raised as a problem. Therefore, in this paper, we conducted an analysis of lifestyle diseases with the aim of suggesting remedial measures tailored to the individual. While the use of Bayesian networks has traditionally focused on “causal relationship analysis of diseases” and “prediction, diagnosis, and treatment for diseases”, this study aimed to analyze to achieve “behavior change” through proposing personalized improvement measures, which is different from traditional studies. As a result of the analysis, it was possible to calculate the probability of lifestyle diseases in various daily habits, similar to simulation. Moreover, we showed the possibility of proposing personalized lifestyle improvement measures by considering an individual's preferences and ease of implementation.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 65, 号 1, p. 139-150, 発行日 2024-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会