ベイジアンネットワークによる臨床検査データの因果関係と疾病の進行度の評価法

• 研究課題/領域番号: 24K15812
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90140:医療技術評価学関連
• 研究機関: 大分大学
• 研究代表者: 谷川 雅人 大分大学, 医学部, 教授 (90332890)
• 研究分担者: 安徳 恭彰 大分大学, 医学部, 准教授 (20529797) ; 岩城 貴史 大分大学, 医学部, 助教 (60416419) ; 中田 健 大分大学, 医学部, 助教 (60555142)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: ベイジアンネットワーク / 透析導入時期の正確予測 / 患者のための意思決定支援 / メタ学習

研究開始時の研究の概要

本研究では、ベイジアンネットワークを用いて各種の臨床検査データや性別や年齢、体重などの身体特性データの因果関係を確率的に表す方法を確立し、疾患ごとの時系列データを用いた解析手法を明らかにする。さらに、疾病の悪性度や進行を正確に評価するシステムを構築する。このため、これまで確立していない多数の独立した時系列データを用いたベイジアンネットワークによる因果関係の決定法を検討し、これを数年にわたって継続的に収集した患者ごとの経日データに応用し、疾病ごとの検査データ間の因果関係を明らかにする。また、検査時点での確率的決定される悪性度から、この先の疾病の進行を予測するシステムについても開発を行う。