| 研究課題/領域番号 |
24590615
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医療社会学
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
奥原 義保 高知大学, 教育研究部医療学系, 教授 (40233473)
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| 研究分担者 |
畠山 豊 高知大学, 教育研究部医療学系, 準教授 (00376956)
渡部 輝明 高知大学, 教育研究部医療学系, 講師 (90325415)
片岡 浩巳 高知大学, 教育研究部医療学系, 助教 (80398049)
中島 典昭 高知大学, 教育研究部医療学系, 助教 (00335928)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 病態推移予測 / 病院情報システム / 予防医学 / 病態予測 / 医療データ2次利用 / 糖尿病 / 病態予測モデル / 状態空間モデル / 粒子型フィルタ / 階層ベイズモデル / 数理生理学 / 電子化医療データ |
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| 研究成果の概要 |
理論的な考察と、病院情報システムに蓄積されたデータから生活習慣病等の病態推移を記述・予測するモデルを構築し、病院情報システムのデータを活用した動的病態力学の創生を目指した。
実際の診療データにおける欠損値の存在による予測誤差の増大を、粒子型フィルタを用いることで解決し、長期予測処理を可能とした。また、データのみから推定するのではなく、適切な数理モデルを組み込んだ階層的ベイズモデルの適用が病態の推移予測に有望であることを示した。さらに、迅速な予測が必要とされる場合においても、限られたデータから有用な予測が可能であることを示し、病院情報システムのデータを活用した動的病態力学の可能性を示せた。
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