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蓄積データからのエビデンス創出に資するグレブナー基底を用いた革新的統計手法の開発

Research Project

Project/Area Number 24K22341
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
Research InstitutionNara Medical University

Principal Investigator

西岡 祐一  奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (50812351)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 藤本 圭男  奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (90192731)
Project Period (FY) 2024-06-28 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Keywordsグレブナー基底 / ビッグデータ / 医学統計学 / Claims Database / 交絡
Outline of Research at the Start

本研究は、レセプトの膨大な情報を有効に活用するため、純粋数学のグレブナー基底(多変数多項式の割り算による簡約化を一意に行うことができる多項式の集合)の考え方を医学統計学に応用する試みである。本研究の挑戦が実を結べば、A.医薬品・傷病名・診療行為・特定器材間の新たな関連性が見出される。集積されたレセプト情報から新たな研究仮説が次々に生まれれば、医学系研究のブレークスルーに繋がる。さらに、B.イデアル所属問題に置き換えることで交絡関係を具体的に示すことができる。最後に本研究は、C.蓄積されたデータから未知の関連性、研究仮説を見出す手法として広く情報学分野の発展に貢献し得る。

URL: 

Published: 2024-07-03   Modified: 2024-08-28  

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