| 研究課題/領域番号 |
25K15033
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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60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
阪口 昌彦 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 准教授 (70749001)
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| 研究分担者 |
山本 景一 大阪歯科大学, 歯学部, 教授 (70416387)
眞下 苑子 立命館大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (80824359)
堀口 正之 神奈川大学, 理学部, 教授 (90366401)
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | マルコフ決定過程 / 強化学習 / 潜在空間 / エネルギーランドスケープ / 多次元時系列医療データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の最終目標は, オフライン強化学習においてリカレントニューラルネットワークの表現学習における特徴ベクトルが表す状態空間の可視化や状態遷移の解釈方法を探索し, 強化学習で提案された最適治療戦略に基づく臨床試験を医療従事者やスポーツコーチによって立ち上げてもらうことである. その方法論を提案できることで実際の現場で使われる治療や介入方法を創出する先駆的な事例となる.
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