蓄積データからのエビデンス創出に資するグレブナー基底を用いた革新的統計手法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K22341
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分62:応用情報学およびその関連分野
• 研究機関: 奈良県立医科大学
• 研究代表者: 西岡 祐一 奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (50812351)
• 研究分担者: 藤本 圭男 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (90192731)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2025年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
• キーワード: グレブナー基底 / ビッグデータ / 医学統計学 / Claims Database / 交絡

研究開始時の研究の概要

本研究は、レセプトの膨大な情報を有効に活用するため、純粋数学のグレブナー基底（多変数多項式の割り算による簡約化を一意に行うことができる多項式の集合）の考え方を医学統計学に応用する試みである。本研究の挑戦が実を結べば、A.医薬品・傷病名・診療行為・特定器材間の新たな関連性が見出される。集積されたレセプト情報から新たな研究仮説が次々に生まれれば、医学系研究のブレークスルーに繋がる。さらに、B.イデアル所属問題に置き換えることで交絡関係を具体的に示すことができる。最後に本研究は、C.蓄積されたデータから未知の関連性、研究仮説を見出す手法として広く情報学分野の発展に貢献し得る。