| 研究課題/領域番号 |
25K14486
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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59010:リハビリテーション科学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
竹林 崇 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (90780510)
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| 研究分担者 |
上田 将也 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 講師 (10965023)
友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (90381681)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025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 | 脳卒中 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳血管障害後の上肢運動障害に対するリハビリテーション（リハ）の成功には、対象者ごとの上肢運動障害に関する機能予後を正確に予測し，最適な手法を選択することが重要である．ただし，現状は海外の小規模な研究結果に依存しており，日本国内で大規模な予後予測モデルの構築が必要である．本研究では人工知能のアルゴリズムの一つである機械学習を活用し，従来法よりも高い精度の予後予測法を開発することを目的とする．機械学習は従来法に比べ，①データの傾向から未知のバイアスの抽出・加味，②対象者個別にカスタマイズ，③データ蓄積による継続的な予測精度の向上という利点があり，高精度の予後予測法モデルを開発できる可能性がある．
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