2020 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を用いたCKD未病状態における新規病型分類と治療効果
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20K19707
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
遠山 直志 金沢大学, 附属病院, 特任准教授 (50624871)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | CKD / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
一般住民検診のデータを用いた解析を行い、年齢によるリスク因子と慢性腎臓病（CKD）との関連について検討した。既存のリスク因子において、血圧など年齢によってCKDとの関連が大きく異なるもの、あるいは貧血など年齢によって関連が変わらないものが存在することを示し、査読付き論文にて報告した (Toyama T, Kitagawa K, Oshima M, Kitajima S, Hara A, Iwata Y, Sakai N, Shimizu M, Hashiba A, Furuichi K, Wada T. Age differences in the relationships between risk factors and loss of kidney function: a general population cohort study. BMC Nephrol. 2020 Nov 13;21(1):477. doi: 10.1186/s12882-020-02121-z. PMID: 33187480; PMCID: PMC7664087)。現在、一般住民検診のデータを活用し、機械学習を用いてリスク評価を行う解析を進めている。今後学会発表や論文報告などを行っていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
データのクリーニングが終了し、基本的な検討を行った論文を発表した。
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| Strategy for Future Research Activity |
機械学習を用いた検討を進めていく。
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| Causes of Carryover |
今年度学会発表がなかったために次年度使用額が発生した。来年の学会発表などの費用として使用する計画である。
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