2021 Fiscal Year Annual Research Report
深層学習による論文の抽出知識と医療ビッグデータによる希少疾患の疫学把握と国際共有
| Project/Area Number |
21J14303
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
仁宮 洸太 東京大学, 薬学系研究科, 特別研究員(DC2)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-28 – 2023-03-31
|
| Keywords | 希少疾患 / 深層学習 / データベース |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
NDBを利用して、時系列クラスタリング等まで実施することができ、最終的にOrphanet Journalにアクセプトされる形となった。
並行して構築していた難病のオントロジーであるNANDOと、NANDOを元にして作成した希少疾患データベースであるNanbyoDataに関する更新作業等も行った。
希少疾患の国際的啓発イベントであるRare Disease Day 2021のイベントに於いてNANDOを利用した展示が行われ、社会への還元を行うこともできた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年は取得したNDBデータを利用し、解析を中心に行った。NDBの利用においては制限が大きくかけられていたが、時系列クラスタリング等まで実施することができ、最終的にOrphanet Journalにアクセプトされる形となった。これに関して、人類遺伝学会や勉強会での発表も複数回行った。
並行して構築していた難病のオントロジーであるNANDOと、NANDOを元にして作成した希少疾患データベースであるNanbyoDataに関する更新作業等も行い、論文化に向かた作業を引き続き行っている。これに関して、学会誌での研究紹介論文や国内外の学会発表も行うことができた。また、希少疾患の国際的啓発イベントであるRare Disease Day 2021のイベントに於いてNANDOを利用した展示が行われ、社会への還元を行うこともできた。
これらの作業の中で、これまで報告されてきた希少疾患に関する資料の探索等を行いつつ、そのデータベース化の必要性に関する検討を行った。また、最新の自然言語処理を用いたDeep Learningについても日々更新される情報をフォローしながら、医療分野において応用できる方法の検討を行い、勉強会等にも参加を行った。
|
| Strategy for Future Research Activity |
ひきつづき深層学習等を利用しながら、データベースを追加していく。
|
