2021 Fiscal Year Annual Research Report
Statistical Inference Based on Real-World-Data
| Project/Area Number |
19H04072
|
|---|
| Research Institution | Yokohama City University |
|---|
Principal Investigator |
汪 金芳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (10270414)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田栗 正隆 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (20587589)
橋口 陽子 (小野陽子) 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (60339140)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 医療データ / Real World Data / Causal Inference / Data Science / Cell Regression / Bayesian Inference |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルを提案し、得られた成果を論文として纏めている段階である。
・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワーク時空間モデル（Convolutional Long-Short Term Model）を提案し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。得られた成果を論文として纏めている段階である。
・血糖値の平均と分散の関係を明らかにし、より適切な血糖値の予測モデルの構築ができることを示した。得られた成果を論文としてまとめる予定である。
・人の関節時系列データに基づくセグメンテーションを行う方法を開発し、得られた成果を学術論文に投稿した。工場での作業過程のミスを自動的検知などにおいて有効であると期待される。
・Covid19陽性者数の長期予測のためのニューラルネットワークモデルを構築し、東京都23区のデータに適用しその有用性を確認した。またニューラルネットワークモデルの説明可能性を与えるため、統計モデルを利用したハイブリッドな方法も提案した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
必要なデータを購入し、様々な予備的検討や解析を行なっている。また必要な理論研究も様々な角度から行っていて、成果が得られつつある。当初の計画に沿って概ね順調に進んでいる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
・リセプトデータを用いた数年後の糖尿病が発症予測のための深層学習モデルのさらなる検討を行い、学術論文として出版する。
・リセプトデータに基づいたreal world evidenceの構築に関する研究を行う。具体的には
あ）ベイズ的手法を用いた欠損値の補完方法を提案する。
い）real world evidenceの１つとして、健康診断と病気の早期発見の因果関係の解明に向けて研究を行う。
・リセプトデータに基づく機械学習モデルの説明可能性についての研究を行う。
|
-
-
-
-
-
[Journal Article] Exposure to PM2.5 and Lung Function Growth in Preand Early-Adolescent Schoolchildren: A Longitudinal Study Involving Repeated Lung Function Measurements in Japan2022
Author(s)
Takebayashi T, Taguri M, Odajima H, Hasegawa S, Asakura K, Milojevic A, Takeuchi A, Konno S, Morikawa M, Tsukahara T, Ueda K, Mukai Y, Minami M, Nishiwaki Y, Yoshimura T, Nishimura M, Nitta H.
-
Journal Title
Annals of the American Thoracic Society.
Volume: 19
Pages: 763-772
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
-
-
-
-
-
-
-
-
