研究者情報

• 前川　弘樹

学歴

• 2013/04　2017/03　秋田大学　医学部　保健学科作業療法学専攻　学士（保健学）　卒業
• 2018/04　2020/03　秋田大学大学院　医学系研究科　保健学専攻　博士前期課程　リハビリテーション科学領域　修士（リハビリテーション科学）　修了
• 2020/04　秋田大学大学院　医学系研究科　保健学専攻　博士後期課程 生活機能･健康行動支援科学分野　進学

学位

• 修士（リハビリテーション科学）

学会及び社会における活動等

• 2017/04　日本作業療法士協会
• 2023/02　こども発達支援研究会
• 2023/04　宮城県作業療法士会
• 2023/05　日本小児精神神経学会
• 2023/05　日本LD学会

研究分野

• その他　発達支援、ウェアラブル技術、概日リズム

著書

論文

• Predicting Social Frailty in Older Adults: A Cross-Sectional Analysis Using Fitbit-Derived Circadian and Heart Rate Biomarkers（共著、筆頭）【査読あり】

  /Joint Author/JMIR Formative Research/2025/07
• Preliminary report; Comparison of the circadian rest-activity rhythm of elderly Japanese community-dwellers according to sarcopenia status（共著）【査読あり】/Joint Author/Chronobiology International   37 ( 7 ) 1099 - 1105/2020/03
• Imbalance of nonparametric rest-activity rhythm and the evening-type of chronotype according to frailty indicators in elderly community dwellers（共著、筆頭）【査読あり】/Joint Author/
  Chronobiology International 36 ( 9 ) 1208 -1216
  /2019/08

その他

• 社会的フレイルが心拍関連指標に及ぼす間接的影響：平均歩数の媒介効果に着目して　その他（発表学会等）　2025/12　第4回日本老年療法学会学術集会（東京）
• 放課後等デイサービスの作業療法士が専門性を構築するプロセス〜M-GTAによる分析〜　その他（発表学会等）　2025/11　第59回日本作業療法学会（香川）
• 地域における認知症予防の取り組み～3 年間の成果と今後の展望～　その他（発表学会等）　2025/04　第31回秋田県作業療法学会
• Utilizing Fitbit Web API for Rest-Activity Rhythm and Heart Rate Metrics for community-dwelling elderly women.　その他（発表学会等）　2024/11　The 8th Asia Pacific Occupational Therapy Congress 2024  (Sapporo in Japan)
• The characteristics of workplace well-being among elementary and junior high school
  teachers in Okinawa.　その他（発表学会等）　2024/11　The 8th Asia Pacific Occupational Therapy Congress 2024  (Sapporo in Japan)

教育活動

• リハビリテーション学生における小児分野の教育に携わっている。講義では、知識の習得だけでなく実践につながる学びを重視し、できる限り体験的な学習機会を取り入れている。特に「人間発達学演習」などの科目では、保育園や放課後等デイサービスなどの関連施設へ学生を引率し、子どもとの関わりやレクリエーション活動の実践など、現場に触れながら学べる取り組みを行っている。
• 最新のテクノロジーを作業療法に応用する授業を一部担当している。VR、スマートウォッチなどの既存デバイスを臨床や研究、教育でどのように活用できるかを学生主体で学ぶ授業構成としている。自身もUnityを日常的に使用して2D・3D環境を開発しており、AppStore等へのアプリリリース経験もあるため、開発者の視点も共有している。

研究活動

• 消費者向けウェアラブルを研究利用へ拡張する技術基盤の構築　博士後期課程では、消費者向けウェアラブルデバイスである Fitbit を研究レベルで活用するための技術基盤を構築した。特に、Fitbit の Web API によって歩数・心拍などの生データを取得する際に生じる技術的課題に対し、Python を用いたデータ取得スクリプトの開発と運用環境の整備によって解決を図り、地域在住高齢者を対象とした大規模データ収集を可能にした。また、休息‐活動リズム（Rest-Activity Rhythm）を算出するため、R を用いた解析スクリプトを独自に整備し、研究者が利用できるようオープンソースとして公開した。
• 疾患特性に応じた休息‐活動リズム解析手法の比較と有効性の検証　近年、休息‐活動リズム（Rest-Activity Rhythm: RAR）の解析には、従来のコサイナー法に加えて、リズムの複雑性をより詳細に捉える拡張コサイナー指標が活用され始めている。しかし、拡張コサイナー指標とノンパラメトリック指標は、それぞれ異なるリズム特性を反映するにもかかわらず、疾患特性に応じた適切な使い分けが十分に確立されていない。こうした課題に対して、対象者の疾患・症状の違いに応じて両指標の特徴を比較・検討し、どの指標がどの病態のリズム変化をより鋭敏に捉えるかを明らかにする研究を進めている。