| 研究課題/領域番号 |
17K00047
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
和泉 志津恵 (大久保志津恵) 滋賀大学, データサイエンス学部, 教授 (70344413)
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| 研究分担者 |
佐藤 健一 滋賀大学, データサイエンス学部, 教授 (30284219)
冨田 哲治 県立広島大学, 地域創生学部, 教授 (60346533)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 生物統計 / データサイエンス / 共変量効果 / 出現頻度 / 可視化 |
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| 研究実績の概要 |
近年、国内外において、新たな治療技術の発見や創薬などの医学・医療の技術革新、そして、医療の効率化・最適化のために、医療ビッグデータからの新しい価値観の創出が期待されている。経時テキストデータの解析のため、和泉・佐藤ら(2015)は、特徴の時間変化を考慮して要約する方法を提案した。一方、加藤ら(2015)も、Word2Vec(Mikolov et al., 2013)と深層学習を用いたビッグテキストデータの解析方法を提案した。しかし、共変量の影響と、テキストの特徴の経時変化をともに考慮したテキストマイニング法の開発には至っていない。そこで、本研究では、大規模集団において経時的に観測されたテキストデータの解析方法を提案し、医療ビッグデータへ応用することを目的とする。
2021年度（5年次）には、2017年度（初年度）、2018年度（2年次）、2019年度（3年次）、2020年度（4年次）に得られた結果を基にして、まず、① 共変量付き経時テキストデータの解析方法の改善を検討した。その際、一般化線形モデルの枠組みを用いるためGamma Regression Modelの理論も検討した（Tonda et al., 2021）。次に、② アプリケーションの開発では、統計解析ソフトRとShinyを用いて線形重回帰・ロジスティック回帰に関するWebアプリケーションを作成した（佐藤, 2021; https://kenichi-satoh.shinyapps.io/LinearModels/）。③ 実データ解析への応用では、医療ビッグデータや調査データなど他分野のデータへの応用を、研究協力者や研究分担者と検討した（冨田, 佐藤，2022; Okazaki et al., 2022; 松宮, 和泉, 畑山, 2022）。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本研究では、大規模集団において経時的に観測されたテキストデータの解析方法を提案し、医療ビッグデータへ応用することを目的とする。2021 年度（5年次）の研究実績の概要に示すように、当初の目的をおおむね達成したが、完了できるところまで至っていない。
③ 実データ解析への応用では、医療ビッグデータや防災など他分野のデータへの応用を、研究協力者や研究分担者と検討した。しかし、社会情勢の影響を受け、医療ビッグデータへの応用や研究成果の論文化が未完了である。
これにより、研究はやや遅れているといえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度は、2017年度から2021年度に得られた結果を基にして、主に、③ 実データへの応用を行い、研究成果を考察して、研究を総括する。具体的には、健康保険組合の医療ビッグデータの解析を継続する。加えて、得られた結果を取りまとめ、研究成果の論文化を行い、本研究を総括する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由） 社会情勢を考慮して国際学会の成果発表を見送ったため、旅費やその他（大会参加費）について残高が生じた。加えて、大学院生の研究補助を必要な期間に得ることが出来なかったことから、謝金（人件費）について残高が生じた。
（使用計画） 2022年度は、これまでと同様に、引き続き円滑に研究を進める。そのために、2022年度の研究費に対して、以下のような使用計画を立てている。物品として、PC周辺機器の購入を計画している。旅費として、国内学会での成果発表や研究打ち合わせのための国内旅費を計画している。謝金として、研究補助のための大学院生への謝金や文献複写への使用を計画している。その他として、英文校正や論文掲載料としての使用を計画している。
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