• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

循環器病・認知症予防に向けた、機械学習による新因子の解明と個別最適化モデルの開発

研究課題

研究課題/領域番号 25K02888
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金
応募区分一般
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
研究機関岡山大学

研究代表者

神田 秀幸  岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (80294370)

研究分担者 久松 隆史  岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (60710449)
福田 茉莉  岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (70706663)
絹田 皆子  武庫川女子大学, 食物栄養科学部, 講師 (20895297)
研究期間 (年度) 2025-04-01 – 2029-03-31
研究課題ステータス 交付 (2025年度)
配分額 *注記
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2028年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2027年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2026年度: 8,580千円 (直接経費: 6,600千円、間接経費: 1,980千円)
2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
キーワード循環器疾患の予防 / 新たな予測因子の抽出 / 機械学習
研究開始時の研究の概要

循環器病や認知症の予防のためには、地域住民から累積された時系列の健康情報と客観的な早期臓器障害の把握が求められるが、こうした報告はほとんどみられない。近年、機械学習により複雑系から新たな危険因子の検出、High Benefit Approachを用いた高精度の個別最適化の検討が容易となった。そこで、本研究は、地域住民を対象として、累積された時系列データと、早期の循環器病や認知症に対し、新たな予測因子の抽出を試み、さらに循環器病・認知症予防の個別最適化予測モデルを構築することを目的としている。この研究により、循環器病・認知症の一次予防に対し、新しい予防の示唆を与える研究である。

URL: 

公開日: 2025-04-17   更新日: 2025-06-20  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi