Project/Area Number |
23K21503
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
松居 宏樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (70608794)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笹渕 裕介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任准教授 (40782339)
康永 秀生 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90361485)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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Keywords | 大規模医療データ / 深層学習 / 生成データ |
Outline of Research at the Start |
患者背景によって治療効果が異なるEffect Modification(効果修飾)を考慮し治療戦略を細かく設定する手法である。まず、ダミーデータベースにより機械学習を用いて検証した治療効果推定の精度を検証する。さらに、この機械学習モデルを用いて臨床現場の意思決定を支援するシステムの構築を目指す。
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