少子高齢化社会に予見される
課題解決に必要な人材を育成

　2025年には国民の５人に１人が75歳以上の後期高齢者になるとされる日本の少子高齢化問題。2040年には比率がさらに高まり、医療・介護サービスの需要増大など、多くの課題が懸念されている。そんな未来を見据えて長野保健医療大学保健科学部リハビリテーション学科の土屋謙仕准教授が注力するのが、教育・研究・地域貢献を掛け合わせた、学生の成長と地域貢献を両立する研究プロジェクトだ。

「少子高齢化の課題を解決するには、これまでとは違う新たな手法や考え方が不可欠です。科学的思考力や革新的な技術の応用力を備えた人材を育てるには、教育や研究の在り方も変わらなければいけない。そこでこれまで大学内で個別に取り組んでいた教育・研究・地域貢献という３分野を連携して、より高い能力を獲得できる研究活動を展開しています」

土屋准教授は早い時期から学生の研究意欲、キャリア意識、興味・関心を拾い上げ、研究室では最前線の研究に学生が参加できる体制を用意。より高いレベルの卒業研究に挑むことで学生の素養と自信を培い、大学院への進学、さらには将来的に作業療法分野に貢献する人材の育成を目指している。

研究に参加した学生が
県内初となる実績達成へ

　プロジェクトの大きな成果として挙げられるのが、2017年時点ですでに高齢化率が約37％におよぶ長野県飯山市での、「機械学習を使った高齢者の介護保険認定リスクの予測モデル作成」の研究である。

　介護を必要とする人が介護サービスを受けるには、どの程度の介護を必要とするかを調査する必要があるが、この業務は地域の自治体にとって人手や時間を要する作業だ。対象者が介護を得られるまで時間がかかる原因にもなっている。そうした課題をAIによる予測モデルで解決するのが研究の目的だ。

「医療機関などではなく、自治体職員や一般の人でも取れるデータで介護認定リスクを診断できるのが、機械学習を活用した予測モデルの特徴です。診断精度は80％程ですが、介護認定の導入として認定調査の対象者の絞り込みなどを行うには十分でしょう。なにより手軽にできることで、自治体などの負担が軽減でき、将来的な人員不足の解消につながります」

　この研究には研究室の学生が学部生時代から参加し、土屋准教授などとともに最前線の研究を体感。当該学生はその後、大学院に進学。修士２年の現在は作業療法学会で発表を予定し、英語論文を海外の学術誌に投稿中である。在学中に論文が受理されれば、作業療法分野において県内で初めての事例になる。