| 研究課題/領域番号 |
22590610
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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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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| 研究分野 |
公衆衛生学・健康科学
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| 研究機関 | 東京女子医科大学 |
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研究代表者 |
佐倉 宏 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (70240710)
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| 研究分担者 |
菅野 宙子 東京女子医科大学, 医学部, 助教 (90338971)
岩本 安彦 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (60143434)
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| 研究協力者 |
高井 孝典 東京女子医科大学, 医学部, 助教
落合 華奈 東京女子医科大学, 医学部, 研究生
飛田 杏子 東京女子医科大学, 医学部, 研究生
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2010年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 糖尿病 / データベース / データマイニング / 医療情報学 / 多変量解析 / ロジスティック回帰分析 / 重回帰分析 / データマート |
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| 研究概要 |
糖尿病のアウトカム研究に適したデータマイニングアルゴリズムの開発を試みた。現在は患者背景因子から患者のアウトカムを予測する統計学手法として重回帰分析やロジスティック回帰分析が主に用いられているが、データマイニング手法のニューラルネットワーク手法や決定木手法を用いるとより優れた予測が行えることが明らかとなった。今後、条件設定や前向き試験による検証が必要である。
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