多次元臨床検査データモデルの構築と疑似ビッグデータ作成システムの開発

• Project/Area Number: 20K10336
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Kawasaki University of Medical Welfare
• Principal Investigator: 片岡 浩巳 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (80398049)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 畠山 豊 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 准教授 (00376956) ; 中原 貴子 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 講師 (30462047) ; 奥原 義保 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (40233473) ; 桑原 篤憲 川崎医科大学, 医学部, 准教授 (50368627) ; 竹下 享典 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (70444403) ; 久原 太助 高知大学, 医学部附属病院, 臨床検査技師 (80457407) ; 三上 史哲 川崎医療福祉大学, 医療福祉マネジメント学部, 講師 (80550392)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2020: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: 医療ビッグデータ / プライバシー保護データマイニング / データサイエンティスト / ビッグデータ / 人材育成

Outline of Research at the Start

本研究は、膨大なリアルデータから算出したモデル（多次元特徴地図）から逆変換した疑似ビックデータを作成し、医学領域に特化したデータサイエンティストの育成のための演習用データベース教材を作成することを目的とする。リアルデータから生成したモデルを逆変換することで、作成された疑似ビッグデータはリアルデータに極めて近いデータセットとなり、教育に利用することができるだけでなく、生成した多次元モデルを知識発見研究にも利用することが可能である。本研究の最終目標は、生成したモデルと逆変換データを利用することの有用性とその限界を明らかにすることである。