Project/Area Number |
23K24565
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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 | Nihon University |
Principal Investigator |
田倉 智之 日本大学, 医学部, 教授 (60569937)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
後藤 景子 順天堂大学, 革新的医療技術開発研究センター, 准教授 (10772519)
櫻井 義尚 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (30408653)
蓋 若エン 長崎大学, グローバル連携機構, 教授 (30759220)
杉原 茂 日本大学, 経済学部, 教授 (60397685)
中山 健夫 京都大学, 医学研究科, 教授 (70217933)
上月 正博 東北大学, 医学系研究科, 名誉教授 (70234698)
川本 祐子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 助教 (70527027)
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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 |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | 健康行動 / ビッグデータ / 人工知能 / 医療経済 / 疾病予防 |
Outline of Research at the Start |
疾病予防の議論の主流である複雑系のアドヒアランスは、健康アウトカムや社会経済に対する影響が大きいものの、影響因子や構成要素の機序に関する実証研究が少なく、臨床現場の介入等への応用で制限がある。その探求は、多種多様な因子を大量なサンプルで取り組む必要もあり、近年、計量経済学や統計物理学等の応用が期待される。 一般的に、学術的な課題として、患者と医療者の信頼関係の探索、深層学習における特徴抽出の精査等が挙げられる。以上を踏まえ本研究は、臨床経済的な観点からアドヒアランスの要素を整理し、それが長期の医療・介護費用や生命予後に与える影響を、データサイエンスで予備的に検証し予測モデルの開発を試行する。
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