パーキンソン病検出のためのカスタマイズされた連合学習手法に関する研究

• 研究課題/領域番号: 25K15078
• 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60060:情報ネットワーク関連
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 全 昌勤 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (00749898)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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); 2027年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 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: 健康医療情報処理 / 機械学習 / パーキンソン病

研究開始時の研究の概要

本研究は、音声データを用いたパーキンソン病（PD）の高精度検出を可能にする分散型AI技術の確立を目的とする。医療データの分散性を克服するため、連合学習を活用し、異なる機関のデータを統合的に学習可能な手法を開発する。特に、データの不均一性や異なる計測手法による精度低下の課題を解決する新たな最適化手法を提案する。本研究により、PD検出精度向上および国際的な連合学習技術の発展に貢献する。