実施中:2021年度第2回特殊業務従事者健康診断(自覚症状の問診)

実施要項

1.健診対象者

下記2.の特殊業務に本学の業務として従事している「職員等(職員及び職員以外の身分)」又は「学生」
なお、下記2.1)の業務従事者(「継続登録者」)は、継続して本健診を受検することにより、本業務「継続登録者」として取り扱われます。

本健診未受検の場合は「新規登録者」として、新たに「特殊業務健康診断」等の受検が必要となりますので注意願います。

2.特殊業務従事者健康診断対象業務

1)RIその他の電離放射線(電離放射線障害防止規則第56条に基づく)を扱う施設等の管理区域に立ち入る業務
2)遺伝子組換え実験従事者で封じ込みレベルがP3レベルを取り扱う業務
3)BSL3病原体等を取り扱う業務
4)有機溶剤(有機溶剤中毒予防規則第29条に基づき、大学が指定する溶剤)を取り扱う業務
5)特定化学物質(特定化学物質等障害予防規則第39条に基づき、大学が指定する物質)を取り扱う業務

3.「自覚症状の問診(WEB回答)」実施方法等

「自覚症状の問診(WEB回答)」受付期間
令和4年1月6日(木)午前9時~1月20日(木)終日

以下のボタンをクリックして回答してください。

★実施中★
1 人 1 回のみ回答してください。学生と職員の身分がある場合は、職員の身分でログインしてください。

受検マニュアル 

(リリース)抗肥満因子の血中濃度は生活習慣により変化することが明らかに

朝食抜き、毎日飲酒、喫煙などの生活習慣に要注意

研究成果のポイント

概要

 大阪大学キャンパスライフ健康支援・相談センターの中西香織講師、瀧原圭子教授らの研究グループは、「朝食をあまり食べない」、「毎日飲酒する」、「喫煙習慣がある」などの生活習慣が抗肥満作用をもつ因子
として知られている線維芽細胞増殖因子(FGF)21 の血中濃度を変化させることを発見しました。

 これまでFGF21 は、肥満・加齢などで血中濃度が上昇することは知られていましたが、生活習慣との関連については解明されていませんでした。

 今回の研究では、血清FGF21 値と生活習慣の関連を調査し、朝食の摂取頻度、飲酒頻度、喫煙習慣などの生活習慣が血清FGF21 値を変化させることを明らかにしました。

 本研究成果は、国際科学誌「Scientific Reports」に、11 月19 日(金)に公開されました。

詳細については、こちらのPDFファイルをご参照ください。

【用語解説】
*1 線維芽細胞増殖因子(FGF)21
FGF21 はFGF19 やFGF23 と共にホルモン様の作用を持つFGF19 サブファミリーに属しています。FGF21 は糖脂質代謝を改善するなどの抗肥満症効果を持つことから、2 型糖尿病やアルコー
ル性脂肪肝炎(NASH)などの肥満関連疾患の新しい治療戦略として期待されています。

(リリース)生活習慣病の発症確率を予測する AI を開発~府民向けアプリ「アスマイル」~

大阪府の健診等ビッグデータを活用

健康づくりを応援する府民向けアプリ「アスマイル」に 搭載

研究成果のポイント

概要

大阪大学キャンパスライフ健康支援・相談センターの土岐博特任教授・山本陵平准教授らの研究グループは、大阪府域の市町村国民健康保険被保険者の健診等ビッグデータ*2 を活用して、機械学習*3(AI)を行い、国保被保険者に対する 3 疾病の発症確率の予測モデルを構築しました。これまでは大規模な健診データ等が入手できないことで、精度・信頼性の高いAIを作成することはできず、都道府県レベルでの本格的な社会実装は難しい状態でした。3大生活習慣病である糖尿病・脂質異常症・高血圧は心筋梗塞や腎臓病などの重篤な病気の引き金になるので、これらの疾病の発症確率を事前に把握することで、個々の努力により発症を抑制することが可能です。生活習慣病は個人の日常生活が直接反映されるので、発症確率を知ることで日常生活を改善し、健康状態を保つことが期待できます。

詳細については、こちらのPDFファイルをご参照ください。

【用語解説】

*1 アスマイル
大阪府が開発したスマートフォンのアプリでは毎日の歩数や体重、血圧などが記録されます。国保加入者は健診結果も自動的に記録されます。毎日掲載される健康に関する記事も健康に対する留意点を教えてくれます。大阪府民に寄り添って、府民一人一人が自律的に健康を推進することを目的としたアプリです。

*2 健診等ビッグデータ
日本では 40 歳から74歳までの国民は特定健診を受診するように推奨されています。大阪府では大阪府国保連合会に国保被保険者の健診データやレセプトなどが集められており、個人情報が削除
されたビッグデータは病気発症の基礎データとなるし、その後どのように大きな病気にまで発展するかを知ることができます。

*3 機械学習
コンピュータが日常になった現在では、健診データなどが電子化されてビッグデータが蓄積されます。このようなビッグデータから意味のある情報を引き出す技術を機械学習と呼び、最近ではいく
つもの有能な機械学習の方法が開発されています。