| Project/Area Number |
23K21648
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| Project/Area Number (Other) |
21H03402 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | Institute of Science Tokyo (2024)
Tokyo Medical and Dental University (2021-2023) |
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Principal Investigator |
高橋 邦彦 東京科学大学, 総合研究院, 教授 (50323259)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安齋 達彦 東京科学大学, 総合研究院, 准教授 (20882054)
山本 倫生 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 准教授 (50721396)
島津 秀康 北里大学, 未来工学部, 教授 (20634348)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | クラスタリング / モデリング / 疾病集積性 / 時空間データ |
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| Outline of Research at the Start |
保健・医療を含む健康関連分野において，対象となるデータの中に複数クラスタが存在する場合，解釈可能なクラスタの定義やその最適な個数の推定は大きな課題の一つとなっている。本研究では，具体的にいくつかの健康関連時空間データを想定しながら，複数クラスタが存在する場合のクラスタの定義とその統計的モデリングの検討を行う。また抽出されたクラスタに基づく統計的評価に関する問題点を明らかにし，それを解決するための適切な方法論の開発を検討する。さらに実際のデータへの適用を行った実践研究も併せて行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度までの検討内容を踏まえ、空間疫学におけるクラスタリング（疾病の集積性検定）に関して、ホットスポットクラスタおよび複数クラスタモデリングの数理的定義、最適なクラスタモデルの推定手法、検出されたクラスタに基づく評価法、さらにそれらの実データへの適用について検討を行った。前年度までの研究では、空間集積性の評価に用いられるスキャン統計量において、ホットスポットクラスタモデルの仮定が成り立つことを前提とした新たな統計量を考案していた。これをさらに精緻化するため、理論的な整理を進めるとともに、従来法との比較を通じて統計量の挙動を観察し、その特徴の評価を行った。これらの成果については、国際計量生物学会において口頭発表を行い、参加者との意見交換を実施した。また、前年度に引き続き、関数データアプローチを用いた時空間相関および共変量調整を考慮した統計モデルによるクラスタ検出アルゴリズムの開発に向けた検討を継続した。より詳細な数値実験を通じてその挙動を確認し、改良のための課題整理を行った。これまでの途中成果についても、国際学会にて口頭発表を実施した。さらに、関連する医療分野での応用に向けて、医療現場から得られるデータや医療保険関連データへの適用準備を進めた。特に、副作用自発報告データベースにおけるクラスタリング手法の適用および副作用のシグナル評価との連携について検討を行った。疫学的視点から成果の一部を整理し、国内学会にて口頭発表を行った。加えて、地域比較の観点から関連した実践研究成果を国際専門誌に投稿し、査読対応を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
投稿した論文の査読には当初の想定以上の時間を要したものの、研究の実施自体は概ね順調に進行している。研究代表者および研究分担者による共同研究として、本研究テーマに関する成果の一部を国際・国内の学会において複数の演題を口頭発表として発表することができ、研究の進捗としても着実な成果が得られている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの検討結果を踏まえ、提案する手法の精緻化および評価を行う。また、実際の医療分野のデータを用いた実践的な研究や関連するテーマの研究にも取り組む。これらの成果は、国内外の学会等で発表するとともに、内容を整理・統合し、学術雑誌への投稿を目指す。さらに、本研究により新たに明らかとなった課題を整理し、今後の研究の発展・展開に向けた議論も行う。これらの検討および議論を円滑に進めるため、メンバー全体および各担当メンバーによる対面およびオンラインでの打ち合わせを実施し、定期的に進捗の確認や意見交換の機会を設ける。
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