研究課題/領域番号 |
23K21503
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
松居 宏樹 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (70608794)
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研究分担者 |
笹渕 裕介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任准教授 (40782339)
康永 秀生 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90361485)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | 大規模医療データ / 深層学習 / 生成データ |
研究開始時の研究の概要 |
患者背景によって治療効果が異なるEffect Modification(効果修飾)を考慮し治療戦略を細かく設定する手法である。まず、ダミーデータベースにより機械学習を用いて検証した治療効果推定の精度を検証する。さらに、この機械学習モデルを用いて臨床現場の意思決定を支援するシステムの構築を目指す。
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