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Representation Learning and Markov Property in Medical and Health Time Series Data

Research Project

Project/Area Number 25K15033
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 60030:Statistical science-related
Research InstitutionKochi University

Principal Investigator

阪口 昌彦  高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (70749001)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山本 景一  大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (70416387)
眞下 苑子  立命館大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (80824359)
堀口 正之  神奈川大学, 理学部, 教授 (90366401)
Project Period (FY) 2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2026: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywordsマルコフ決定過程 / 強化学習 / 潜在空間 / エネルギーランドスケープ / 多次元時系列医療データ
Outline of Research at the Start

本研究の最終目標は, オフライン強化学習においてリカレントニューラルネットワークの表現学習における特徴ベクトルが表す状態空間の可視化や状態遷移の解釈方法を探索し, 強化学習で提案された最適治療戦略に基づく臨床試験を医療従事者やスポーツコーチによって立ち上げてもらうことである. その方法論を提案できることで実際の現場で使われる治療や介入方法を創出する先駆的な事例となる.

URL: 

Published: 2025-04-17   Modified: 2025-06-20  

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