A Study on Development of a Blood Pressure Risk Hazard Scoring System Based on Time-Series Data and Lifestyle Habits Information

Research Project

Project/Area Number	21K11995
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
Research Institution	Yamaguchi University
Principal Investigator	高橋雅和山口大学, 大学院技術経営研究科, 准教授 (20621105)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	機械学習 / 弱学習 / パターン識別 / 医療情報 / 高血圧症
Outline of Research at the Start	本研究は，血圧測定情報や睡眠評価情報などをもとにしてハザードリスクの知識構造化を目的としている．診察室外血圧の測定が容易になったことに加え，知能情報学の見地に基づき，探索的データ解析手法を用い，推定4300万人の高血圧症の効率的な探索アルゴリズム構築と血圧昇降圧パターン識別具現化を目的とする．研究は，ⅰ）血圧の事前知識生成，ⅱ）血圧推移の知識生成，ⅲ）夜間高血圧の予測３つの実施項目から構成される．まず，予測プロトタイプシステムを構築する．プロトタイプシステムを用い解析を行い，解析結果を評価しチューニングを行うスパイラルアップ方式で研究を進める．