| 研究課題/領域番号 |
21H04874
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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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 沖縄科学技術大学院大学, 機械学習とデータ科学ユニット, 准教授 (00581323)
星野 崇宏 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (20390586)
三分一 史和 統計数理研究所, 学際統計数理研究系, 准教授 (30360647)
小森 理 成蹊大学, 理工学部, 教授 (60586379)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
41,600千円 (直接経費: 32,000千円、間接経費: 9,600千円)
2024年度: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円)
2023年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
2022年度: 10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
2021年度: 11,440千円 (直接経費: 8,800千円、間接経費: 2,640千円)
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| キーワード | 統計科学 / 臨床研究 / 因果推論 / 予測解析 / 小標本 / 個別化医療 / 機械学習 / 選択的推論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
個別化医療の臨床研究において診断法の開発と検証を同時に行う適応的アプローチに着目する。具体的には、臨床研究の小標本データを用いた機械学習による診断法開発、及び、探索的解析を踏まえた検証的解析としての統計的推測（選択的推論など）に関する方法・ツールを開発する。併せて、様々な疾患領域での事例研究を重点的に行うことで個別化医療開発の現場に役立つ方法論の構築を試みる。
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| 研究成果の概要 |
個々の疾患がもつ生物学的特性を踏まえて診断・治療を行う個別化医療の開発は、最終的に人を対象とした臨床研究を通してその有効性と安全性を検証する必要があるが、予後や治療効果の患者間異質性を捉える診断法の開発が必要となるため、臨床研究の効率化が大きな課題となる。本研究では、一つの臨床研究内で診断法の探索と検証を同時に行う適応的なアプローチに焦点をあて、小標本データを主に想定した診断特徴量抽出や統計モデリング、機械学習の方法の開発研究を行った。併せて、その実践研究として多くの疾患領域における事例研究を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、統計・機械学習の新しい方法を多く開発しており、統計科学・情報学の方法論研究の発展に直接資するものである。その一方で、これらの方法は小規模のデータに限られる個別化医療の臨床研究の計画やデータ解析に役立つものであることから、今後の個別化医療の臨床開発の効率性や成功確率の向上にも貢献するものである。
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