| 研究課題/領域番号 |
16H06299
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| 研究種目 |
基盤研究(S)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
松井 茂之 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (80305854)
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| 研究分担者 |
山田 誠 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (00581323)
角田 達彦 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (10273468)
山下 智志 統計数理研究所, データ科学研究系, 教授 (50244108)
服部 聡 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (50425154)
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| 研究期間 (年度) |
2016-05-31 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
113,750千円 (直接経費: 87,500千円、間接経費: 26,250千円)
2020年度: 24,960千円 (直接経費: 19,200千円、間接経費: 5,760千円)
2019年度: 24,440千円 (直接経費: 18,800千円、間接経費: 5,640千円)
2018年度: 23,010千円 (直接経費: 17,700千円、間接経費: 5,310千円)
2017年度: 20,150千円 (直接経費: 15,500千円、間接経費: 4,650千円)
2016年度: 21,190千円 (直接経費: 16,300千円、間接経費: 4,890千円)
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| キーワード | 統計科学 / 生物統計学 / 機械学習 / 個別化医療 / 臨床研究 / 研究デザイン / データ解析 / 社会医学 / 薬剤反応性 / 臨床試験 / 統計解析 / 診断法開発 / 統計数学 |
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| 研究成果の概要 |
個々の疾患の分子的特性を踏まえて診断・治療を行う個別化医療の臨床開発のための統計・機械学習の方法・ツールを開発し、同時に幅広い疾患領域を対象とした多くの事例研究を実施した。診断法の開発と評価、診断法に基づく治療法の有効性の検証、診断法に基づく個別化医療のエビデンスの統合、医療現場での治療の意思決定までを包括的に研究対象とすることで、個別化医療の臨床開発の様々な現場で真に役立つ統計・機械学習の方法論を構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
個別化医療の臨床開発のための統計・機械学習の方法論の構築は、統計科学・情報学の発展につながり、健康医療領域での統計科学・情報学の応用研究の発展にもつながる。一方、個別化医療の開発に役立つ統計・機械学習の方法論を構築することで、限られた医療資源を用いた個別化医療開発の効率性、成功確率の向上につながり、個別化医療の推進に直接的に貢献する。
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| 評価記号 |
検証結果 (区分)
A
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評価記号 |
評価結果 (区分)
A: 当初目標に向けて順調に研究が進展しており、期待どおりの成果が見込まれる
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