| 研究課題/領域番号 |
17K09129
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
疫学・予防医学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
内野 美樹 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任講師 (00365339)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 機械学習 / ドライアイ / 超高齢者 / 機械学習アルゴリズム / ドライアイ診断ツール / ドライアイ有病率 / 遠隔スクリーニングツール / 集団学習 |
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| 研究成果の概要 |
川崎市と慶應義塾大学医学部百寿総合研究センターが共同で 85 歳以上 の検診を実施したコホート研究であるが、すでに1000人を超える参加者があり、データセットを作成した。
ランダムフォレストもしくは、Naive Bayes の機械学習アルゴリズムによるドライアイ診断ツールの作成方法を実証の結果、どちらの方法もドライアイの診断ツール作成において有用であることが証明された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ランダムフォレストもしくは、Naive Bayesという二つの機械学習アルゴリズムによるドライアイ診断ツールの作成方法を実証した結果、どちらの方法もドライアイの診断ツール作成において有用であることが証明された。
機械学習という手段を持って、診断ツール作成の可能性が見出されたのは非常に意義があるものと考えられる。
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