| Project/Area Number |
25H01173
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
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| Research Institution | National Center of Neurology and Psychiatry |
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Principal Investigator |
山下 祐一 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40584131)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村田 真悟 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (80778168)
鈴木 真介 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 教授 (90525578)
片平 健太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60569218)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2030-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥45,760,000 (Direct Cost: ¥35,200,000、Indirect Cost: ¥10,560,000)
Fiscal Year 2025: ¥9,880,000 (Direct Cost: ¥7,600,000、Indirect Cost: ¥2,280,000)
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| Keywords | 計算論的精神医学 / 人工知能 / ニューラルネットワーク / 精神疾患 |
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| Outline of Research at the Start |
現行の精神障害診断カテゴリーは生物学的・臨床的妥当性が不十分であり、新たな疾病概念の確立が求められている。そこで、本研究は機械学習（ML）・人工知能（AI）技術を基盤とする計算論的精神医学に基づき、精神障害の背後にある連続的・離散的潜在状態を捉え、それを次元的・カテゴリー的臨床判断に統合する新たな疾病概念（「計算論的診断学」）を構築する。具体的には、階層的・動的、かつ連続的・離散的性質を併せ持つ潜在状態抽出を可能にする計算モデルの開発と、抽出した潜在状態を次元的・カテゴリー的性質を併せ持つ臨床判断に融合させる計算論的手法を確立し、WEB実験により疾病概念の妥当性と臨床的有用性を検証する。
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