| 研究課題/領域番号 |
23KK0240
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
井上 浩輔 京都大学, 白眉センター, 特定准教授 (80903830)
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2025
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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 |
15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
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| キーワード | 糖尿病 / 異質性 / 個別化医療 / 因果推論 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
申請者は基課題において、糖尿病の重篤な合併症である心血管疾患の発症予防に関するRCTに因果推論及びAI技術を応用することで、効果の高い集団にターゲットを絞るHigh-benefit approachという新しい治療戦略の有用性を示した。しかしRCTの結果だけでは対象集団が限定的であり、目の前の患者に反映させるエビデンスとしては不十分である。またHigh-benefit approachの実装が健康格差にどのように影響するかについての検討はいまだ皆無である。本研究課題では、上記の知見を日本及び米国のリアルワールドデータに拡張させることで、糖尿病診療における「真の個別化医療」の実現を目指す。
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