A Bayesian Network Method for Determining Causality of Clinical Test Data and Assessing Disease Progression

• Project/Area Number: 24K15812
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: 谷川 雅人 大分大学, 医学部, 教授 (90332890)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安徳 恭彰 大分大学, 医学部, 准教授 (20529797) ; 岩城 貴史 大分大学, 医学部, 助教 (60416419) ; 中田 健 大分大学, 医学部, 助教 (60555142)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
• Keywords: ベイジアンネットワーク / 透析導入時期の正確予測 / 患者のための意思決定支援 / メタ学習

Outline of Research at the Start

本研究では、ベイジアンネットワークを用いて各種の臨床検査データや性別や年齢、体重などの身体特性データの因果関係を確率的に表す方法を確立し、疾患ごとの時系列データを用いた解析手法を明らかにする。さらに、疾病の悪性度や進行を正確に評価するシステムを構築する。このため、これまで確立していない多数の独立した時系列データを用いたベイジアンネットワークによる因果関係の決定法を検討し、これを数年にわたって継続的に収集した患者ごとの経日データに応用し、疾病ごとの検査データ間の因果関係を明らかにする。また、検査時点での確率的決定される悪性度から、この先の疾病の進行を予測するシステムについても開発を行う。