2013 Fiscal Year Research-status Report
粒子型フィルタを用いた糖尿病に対する長期間病態変動予測モデルの構築
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25870488
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Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
畠山 豊 高知大学, 教育研究部医療学系, 准教授 (00376956)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 医療情報学 |
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| Research Abstract |
血糖値の変動可能性を評価するために、HDL及びHbA1cを用いた状態空間モデルに基づく長期間における変動予測を行うアルゴリズムの開発を行った。また、評価対象者を決定及び、生活習慣の影響を評価するため、健診受診データから問診項目の選択パターンに基づいて受診者群の分類を行うアルゴリズムの開発を行った。
変動予測を行うアルゴリズムの開発においては、粒子型フィルタを用いることで予測途中に検査データを測定していない場合でも変動予測を継続できるため、10年以上の予測結果についても評価可能となった。その結果、患者に対する将来の発症可能性をデータに基づいて指導することが可能となった。この予測アルゴリズムについて論文としてまとめ、投稿中である。今後、臨床現場での応用可能性を評価することで、指導についての有効性を評価できると考える。
健診において被験者の問診項目数は近年増加しており、選択パターンを直接評価することが困難であるため、確率モデルとして評価する受診者群の分類を行うアルゴリズムを構築した。潜在トピックモデルに基づく受診者群分類を問診項目データのみで行うことで、生活習慣が良くない被験者群や疾患の自覚症状を選択している被験者群の抽出が可能となった。また、抽出された各被験者群の検査値は選択された問診項目を反映された値となっており、選択問診項目のデータ信頼性が高いと評価できた。これらの抽出群を上述の予測アルゴリズムを適用した場合、初期状態が異なっていることが明らかになった。
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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
予測アルゴリズムの開発を行ったこと、及びその予測アルゴリズムの対象者に関する生活習慣などの検査値以外のデータを評価するアルゴリズムを開発した点から順調に進展していると評価する。
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| Strategy for Future Research Activity |
持続型血糖計を導入することにより、インスリン分泌能とOGTTデータの関係性を評価することを目指す。さらに、その関係性を今年度構築した予測モデルに組み込むことにより、予測精度の向上が可能かどうか解析を行う。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
データ保存用外部記憶装置については、既存の装置を利用することにより解決している点、次年度に英文論文に投稿するため謝金等が繰り越す必要がある点、及び、次年度血糖計購入などが控えている点から次年度使用額が生じた。
血糖計を考えており、センサ類の備蓄などを計画段階よりも多く購入する。また、今年度構築した分類アルゴリズムにおける英文論文投稿を行うため、英文校正費用として利用する。
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