Estimating quality of life changes based on machine learning methods

• Project/Area Number: 20K10376
• 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: Kyoto University
• Principal Investigator: 山本 洋介 京都大学, 医学研究科, 准教授 (30583190)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大前 憲史 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 助手 (60645430) ; 後藤 匡啓 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任研究員 (80622894)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2020: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: 健康関連QOL / 効用値 / 機械学習

Outline of Research at the Start

・QOLは、対象の健康状態に応じて刻々と変化するアウトカム指標である。
・従来の観察研究においてはQOLの測定頻度は不十分であり、対象者のQOLの経時的な変化を正確に把握できない問題があった。
・本研究では、機械学習の手法を取り入れ、１）既存コホートと新規調査を併用し、それらに含まれる変数を用いて、対象の身体的・精神的健康感、ならびに効用値などの包括的なQOL指標を推定するための理論を構築する。２）１）の理論に基づき、ある時点でのQOL値、およびその経時的変化を予測・検証する、以上を目指す。
・本研究の結果、汎用性の高い項目から様々な健康状態の遷移を反映したQOLの推定が可能となることが期待される。