2021 Fiscal Year Annual Research Report
Multiple clusters in health-related data: modeling, detection, and evaluation
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21H03402
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
高橋 邦彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (50323259)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 倫生 岡山大学, 環境生命科学学域, 准教授 (50721396)
島津 秀康 帝京大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (20634348)
安齋 達彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 講師 (20882054)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 時空間データ / クラスタリング / モデリング / 疾病集積性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，空間疫学におけるクラスタリング（疾病集積性の検定）をベースとして，より柔軟なクラスタの定義と複数クラスタモデリングの検討，最適なクラスタモデルの推定方法の検討，検出されたクラスタに基づく評価法の検討，および実データへの適用の検討を行っている。
本年度はまずメンバー全体でのキックオフミーティング（オンライン）を３回にわたり実施し，各担当テーマについての先行研究や当該分野における現状や動向に関する情報共有ならびに，本研究課題である健康関連時空間データを対象とした時の課題やその解決の方向性について意見交換を実施した。それを踏まえて，各分担のテーマについて分担研究者間での打合せを行いながら，健康関連時空間データへの適用とともにその評価を開始した。
具体的には空間疫学における複数クラスタの検出の検討において，従来の集積性検定の方法論構築の際に前提とされているホットスポットクラスタモデルの仮定の達成状況について着目した検討を行い，検定統計量を改良することにより，その仮定の達成を評価しながら複数クラスタを検出する新たな検定法を提案した。またクラスタ構造の統計的な推定において，スパースな経時測定データでの方法論と評価について検討を行った。さらに健康関連データでの適用の視点から関連テーマも含め検討や研究を推進し，途中段階での一部成果については国内外の学会（招待講演を含む）や論文として公表することができた。
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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
オンライン，対面も含めて，研究者間での情報共有，打合せを随時実施し，研究課題所在の確認ならびにその検討について開始することができた。また一部の途中成果について統計学分野における国際学会の招待セッションとして講演を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度からの調査，検討を継続するとともに，医療分野のデータへの適用に際しての数値実験などの視点から検討を行う。
研究の実施においては，メンバー全体でのオンラインミーティング，ならびに各担当メンバーでのオンライン・対面での打合せを実施し，定期的な進捗確認や議論の機会を設ける。研究成果については随時学術雑誌への投稿を目指し，とりまとめを行っていく。
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Research Products
(9 results)
