当研究室より2019年科研費に4件（基盤B 2件、基盤C、若手）採択されました。疫学による社会の健康課題解決に取り組んでいきます。各プロジェクトの進捗については、今後HPで更新していきます。
・基盤B Learning Health Systemによる慢性腎臓病重症化予防の強化
研究代表：福間真悟
研究分担：池之上辰義、山田ゆかり、田栗正隆（横浜市大）、後藤励（慶応）、三角俊裕（横浜市大）、三枝祐輔（横浜市大）
期間：2019-2021年
慢性腎臓病をケースとして、Non Communicable Disease(NCD)重症化予防のためのLearning Health System(LHS)のモデル構築を行います。大型保険者の大規模ヘルスデータを活用して、健康課題の抽出（Data to Knowledge）、介入設計（Knowledge to Performance）、介入評価とデータ取得（Performance to Data）の循環を形成し、慢性腎臓病重症化予防を強化します。介入設計では行動経済学のナッジを活用、介入評価では、横浜市大医療統計と連携します。
・基盤B 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
研究代表：山田ゆかり
研究分担：福間真悟、池之上辰義、塩瀬隆之、辰巳明久（京都市立芸大）
研究期間：2019-2022年
高齢者入居施設において、Beaconにより高齢者の生活範囲と交流関係 を可視化し、高齢期のヘルスデータの拡張を行うことで（Performance to Data）、介護予防戦略設計を行います。京都市立芸術大学と連携し、アートを活用したコミュニケーションデーザインを設計し、高齢者生活に浸透したプロジェクトを目指します。
・基盤C 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
研究代表：池之上辰義
研究分担：福間真悟、山田ゆかり
研究期間：2019-2021年
人工知能によるテキストマイニングにて保健指導記録のテキストデータから指導員の暗黙知を抽出するヘルスデータ拡張プロジェクトです。保健指導のバラツキとアウトカムに与える影響を検討することで、保健指導の質向上と、対象者特性に応じた指導レコメンデーションを目指します。
・若手 我国の健康課題の推移及び社会負担の推計ー大規模データに基づくシミュレーションー
研究代表：斎藤良行
研究期間：2019年ー2020年
保険者が持つ大規模ヘルスデータを用いて、医療・介護資源利用の増大につながる主要疾患の構造と医療費の推移をシミュレーションします。現在、及び将来におけるヘルスシステムの課題を明らかにすることで、集団に対する介入設計のための知見を得ます。Data to Knowledgeフェーズの研究を中心に行います。