| 研究課題/領域番号 |
24K13502
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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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| 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 | 福井大学 |
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研究代表者 |
川野 貴久 福井大学, 学術研究院医学系部門, 助教 (80622901)
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| 研究分担者 |
関 倫久 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (30528873)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 特定健診 / 生活習慣病 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
肥満（いわゆるメタボ）ではないため保健指導の対象にはならないが、虚血性脳心血管疾患の発症してしまう健康診断受診者が問題視されている。この問題は、特定健診診断基準へメタボに囚われない新しいAI診断の基盤を導入することで解決可能であると申請者は考え、本研究を企画した。機械学習モデルを作成し、特定健康診断の結果から誰でも簡単に虚血性脳心血管疾患のリスクを判定できるようにする。そこで本研究では、特定健康診断とレセプト情報を解析し、現行の保健指導対象者ではない人に虚血性脳心血管疾患が多く発症していることを明らかにする。特定健康診断を利用したAIによる新しい虚血性脳心血管疾患のリスク評価方法を確立する。
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