| Project/Area Number |
19J11609
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 47060:Clinical pharmacy-related
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
吉岡 英樹 千葉大学, 医学薬学府, 特別研究員(DC2)
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| Project Period (FY) |
2019-04-25 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥1,800,000 (Direct Cost: ¥1,800,000)
Fiscal Year 2020: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 機械学習 / 人工知能 / 臨床試験個別データ / 急性冠症候群 / 抗凝固薬 / リスクスコア / 個別化 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、脳卒中の予防薬である抗凝固薬に関する複数の臨床試験データを、人工知能（AI）により統合解析する。1年目は、主にAIの構築・検証を行う。ClinicalStudyDataRequest.comから提供されるデータを用いて、脳卒中リスクや抗凝固薬の治療効果・副作用など、様々なリスクを患者個別情報から予測できるようにAIを学習させる。2年目は、学習したAIを使用して、脳卒中に対する新規のリスク因子や、そのようなリスク因子の存在が治療効果に与える影響を詳細に解析する。得られる結果は、最適な治療薬やその用量を患者ごとに選択するなど「抗凝固治療の個別化」に貢献すると考えられる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に引き続き、機械学習による臨床試験個別データの解析を進め、急性冠症候群（ACS）患者の院内死亡予測において従来のGRACEスコアよりも高い予測精度を有する新たなリスク予測スコア（PRIMEスコア）を開発した。成果については第85回日本循環器学会学術集会や日本薬学会第141年会、さらにAHA Scientific Sessions 2020 (November 13-17, 2020)においてLate Breaking Posterとして発表した。年度末には論文原稿を循環器分野の英語雑誌へ投稿した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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