2022 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) |
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)
山本 倫生 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 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)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | クラスタリング / 疾病集積性 / 時空間データ / モデリング |
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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，最適なクラスタモデルの推定方法と検出されたクラスタに基づく評価法の開発，および健康関連分野における実データへの適用の検討を行う。
本年度はまず前年度試行的な検討を行った空間疫学における複数クラスタの検出の精確性の向上にむけた新たな検定統計量の開発を引き続き検討した。空間集積性に適用されるスキャン統計量の中で前提とされる統計モデルにおいて，ホットスポットクラスタモデルの仮定の達成が重要な役割を果たすことを数値計算により確かめた。より精度よく複数クラスタを検出・同定するため，従来の検定統計量を改良し，ホットスポットモデル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，その数値的評価を行った。またより柔軟なクラスタモデルの定義を行うため，関数データアプロ―チによる時空間相関を考慮した共変量調整モデルの検討を行った。空間相関がある場合の空間集積性という概念の導入が必要であるが，数理モデル的な視点からの定義を行い，数値実験を試行的に行ったところ，いくつかの特徴を把握することができた。一方，実際適用される保健医療的な観点からは解釈が難しい点もあるなど，今後の検討課題が明らかになってきた。さらに実データへの適用として，関連した医療分野の実践研究を行うとともに，医療現場のデータや医療保険関連データなど具体的なデータを調査し，個人の経時変化を観察できるデータへの適用可能性について検討を開始した。
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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，各研究課題に対する検討を行った。また一部の課題について新たな方法論の提案や数値実験，さらに関連する実践研究を行い，その途中成果について論文発表や国内外の学会での講演を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度検討した課題を中心に，その検討をさらに進めるとともに，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対面・オンライン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学会発表とともに，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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