| Project/Area Number |
25K15353
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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 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
大山 慎太郎 名古屋大学, 未来社会創造機構, 准教授 (80768797)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
平田 健司 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (30431365)
古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (30837654)
園部 真也 東北大学, 医学系研究科, 助教 (30869079)
今泉 貴広 名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (40867769)
谷岡 真樹 岡山大学, 医療開発領域, 研究准教授 (60573045)
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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: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | 医療AI / リアルワールドデータ / 標準化医療情報 / 秘密計算 / 連合学習 |
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| Outline of Research at the Start |
医療リアルワールドデータ（RWD）を用いたAI開発は有望だが、プライバシー保護や施設間のデータ・モデル共有が困難である。本研究では、秘密計算と連合学習技術を融合・改良した「秘密連合学習」基盤を4大学病院で構築し、実証する。各施設はデータを秘匿したまま、転倒予測・治療期間予測・疾患分類等の多様なAIモデルを共同で開発・評価する。安全性、精度、従来法に対する効率性を実データで検証し、多施設RWD駆動型AI研究開発の実用化に向けた技術的・法的・運用的課題と解決策を明らかにする。
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