| 研究課題/領域番号 |
16K09419
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| 研究機関 | 国際医療福祉大学 |
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研究代表者 |
桜井 亮太 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (80466747)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 予測モデル / データベース / 心房細動 / 脳梗塞発症 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、大規模な電子的診療データを利用し、新しい機械学習的手法である深層学習によって、心房細動患者の将来の脳梗塞発症予測モデルを構築することを目的としている。このうち、当該年度では、理想的なモデル構築のための深層学習アルゴリズムの決定を計画していた。具体的には、複数の深層学習アルゴリズムによるモデルの構築、および理想的なモデルの決定である。また、当該分野の最新情報収集・外国語による研究成果発表の予行演習のために、海外学会に参加することも前年度に引き続き計画していた。
前者に関しては、昨年施行された個人情報保護法等の改正に伴う研究倫理指針の改正により、オプトアウト同意の見直しに数か月を要したこと、さらに昨年同様、長時間かかる可能性のある負荷をコンピュータシステムにかける必要があるため、通常の病院業務処理とバッティングしないよう、データへのアクセス時間に制限があった上、昨年から本年にかけて行われた、数十年に一度の大規模な病院情報システムのリプレイスが難航を極めたため、多大な制約があり、未だ十分な作業が完了してはいない。しかしながら、最近ようやくシステムが落ち着いて稼働してきつつあり、次年度前半位までにはモデルを構築し、後半に従来の方法との予測性能の比較・検討、およびさらなる性能の向上を検討する予定である。
後者に関しては、Medinfo 2017に参加・発表し、次年度以降の研究をスムーズに遂行する足掛かりとなった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
昨年施行された個人情報保護法等の改正に伴う研究倫理指針の改正により、オプトアウト同意の見直しに数か月を要したこと、さらに昨年同様、長時間かかる可能性のある負荷をコンピュータシステムにかける必要があるため、通常の病院業務処理とバッティングしないよう、データへのアクセス時間に制限があった上、昨年から本年にかけて行われた、数十年に一度の大規模な病院情報システムのリプレイスが難航を極めたため、多大な制約があったこと、などによる。
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| 今後の研究の推進方策 |
上述のように、研究環境は再度整いつつあるため、次年度前半に理想的なモデル構築のための深層学習アルゴリズムを模索し、次年度後半に従来の方法との予測性能の比較・検討、およびさらなる性能の向上を検討する予定である。なお、当該年度に引き続き、当該分野の最新情報収集・外国語による研究成果発表の予行演習のために、海外学会に参加することも予定している。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
海外学会出張をテロの影響によりキャンセルしたため。次年度に繰り越す予定。
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