| Project/Area Number |
25K13465
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Sapporo Medical University |
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Principal Investigator |
水口 徹 札幌医科大学, 保健医療学部, 教授 (30347174)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
島 宏彰 札幌医科大学, 医学部, 講師 (00404616)
九冨 五郎 順天堂大学, 大学院医学研究科, 教授 (10404625)
大西 浩文 札幌医科大学, 医学部, 教授 (20359996)
渡邉 耕太 札幌医科大学, 保健医療学部, 教授 (50404629)
石井 雅之 札幌医科大学, 医学部, 助教 (50643201)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2027: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | QOL |
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| Outline of Research at the Start |
本研究はオリジナル開発のePRO HOPES (electric patient reported outcome from health operating system)を使用して、外科治療後のQOL効用値をIoT機器（ウェアラブルトラッカーなど）の生体情報やAI感情情報から非入力に自動評価するシステムを開発する。また、質調整生存年(QALY: Quality-adjusted life year）を明らかにする。QOL効用値・QALYを予測する機械学習モデルを自動化し再学習モデルを展開する。
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