研究課題
基盤研究(C)
多腺性自己免疫症候群（autoimmune polyendocrine syndrome；APS）は、様々な臓器を横断的に障害する疾患であるため専門的治療が必要にもかかわらず、適切な治療を受けられていない。本研究は、レセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)を最大限に活用し、日本人のAPSにおける診療行為や薬剤の使用実態を可視化し、経年変化を分析し、さらに診療内容の地域差とその経年変化を分析することで、国内の診療内容の実態把握を目的とする。
多腺性自己免疫症候群（APS）は内分泌臓器や他の臓器を障害する複雑な自己免疫疾患で、専門的な治療が必要です。しかし、その実態についてのデータが不足しています。本研究は、厚生労働省のレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）を活用し、日本人のAPSの実態を明らかにすることを目的としました。得られたデータセットを用いて機械学習アルゴリズムで複数の予測モデルを作成し、最適なモデルを選定しました。今後は、解析結果の妥当性を検討し、診療ガイドラインの策定や医療政策への提言を進めます。本研究は、APSの実態把握に貢献しました。
本研究は、日本における多腺性自己免疫症候群（APS）の実態を初めて大規模に明らかにし、高精度なデータベースを構築しました。機械学習および深層学習を用いた予測モデルの確立により、APS患者の診断精度を飛躍的に向上させる新たな手法が開発され、自己免疫疾患研究における重要な知見を提供しました。これにより、適切な診療ガイドラインの策定や医療政策の立案が促進され、APS患者の診療の質と生活の質の向上が期待されます。また、得られたデータを基にした予測モデルは、医療現場での診断効率を高めるだけでなく、医療資源の適正配分にも貢献します。この研究は、APSに関する国際的な理解と治療の向上にも寄与します。
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すべて 雑誌論文 (17件) (うち査読あり 12件、 オープンアクセス 3件) 学会発表 (11件)
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