| Project/Area Number |
24K22339
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
黄瀬 浩一 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (80224939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
新谷 歩 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 教授 (00724395)
岡村 浩史 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (00803149)
岩村 雅一 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (80361129)
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| Project Period (FY) |
2024-06-28 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 時系列データ / EHR / 補完 / 生成 / AI |
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| Outline of Research at the Start |
人工知能技術を用いて，医療の診断や予測を行う研究である，そのために、画像データはもとより，時系列データ，表形式データ，テキストデータなど，マルチモーダルなデータから構成される電子健康記録（EHR)を分析対象とする必要がある．未解決の問題はデータ，プライバシ，評価に関することの3点である．データの問題は，マルチモーダルデータには欠損値がつきもので，非同期であることである．プライバシの問題は，EHRが個人情報の塊であることである．評価の問題は，AIの医療応用の研究でしばしば見受けられる，医学的に間違ったデータの解釈や，医学的に無意味なタスクの設定である．本研究はこれらの問題を解決するものである．
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