| 研究課題/領域番号 |
23K17434
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分56:生体機能および感覚に関する外科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
大鹿 哲郎 筑波大学, 医学医療系, 教授 (90194133)
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| 研究分担者 |
川崎 良 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70301067)
木内 岳 筑波大学, 附属病院, 病院講師 (70898478)
上浦 尚武 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (80275312)
田淵 仁志 広島大学, 医系科学研究科(医), 寄附講座教授 (80364008)
三宅 正裕 京都大学, 医学研究科, 特定講師 (90812793)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
25,740千円 (直接経費: 19,800千円、間接経費: 5,940千円)
2025年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2023年度: 13,910千円 (直接経費: 10,700千円、間接経費: 3,210千円)
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| キーワード | 協調機械学習 / 人工知能 / federated learning / ビッグデータ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
協調機械学習技術を医療に導入し，欧米の巨大IT企業や中国・アジアの中央集権的・超大規模データベースに対抗しうる，日本ならではの精密かつ効率的なビッグデータ・人工知能（AI）システムを作成する方法を確立する．本手法は，厳重な管理が求められる個人情報（医療データ）を施設の外部に持ち出すことなく，演算パラメータだけを交換する極めて優れた機械学習システムであり，多施設を結んだrobu stなAIアルゴリズム作成を可能にする．分散集積された事前処理後データを統合・ビックデータ化して汎用AIを作ることも，単独施設最適化AIを作ることもできる．
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