| 研究課題/領域番号 |
17K09129
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
内野 美樹 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任講師 (00365339)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 機械学習アルゴリズム / ドライアイ診断ツール / ドライアイ有病率 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は 2017 年 4 月より川崎市と慶應義塾大学医学部百寿総合研究センターが共同で 85 歳以上 の検診を実施する 6 年コホートの一部であり、初年度と 3 年後調査で得られたデータのみを使用 し助成期間で研究を実施する。
2018年には川崎市内に在住の 85 歳以上の市民を対象に検診調査を実施した。2017年より開始した初年度の調査であるが、2年を経過し、予想に反して参加者の数が少ない。しかしながらも、データセットとしてはこの2017,2018の２年間である程度の形状になってきており、2019年は統計解析が可能と思われる。
統計解析方法の確立としては、他のデータセットを用いて、ランダムフォレストもしくは、Naive Bayes の機械学習アルゴリズムによるドライアイ診断ツールの作成方法を実証した。その結果、ランダムフォレストもしくは、Naive Bayes 両方で多少の感度・特異度の差は認めたものの、同様の結果が得られることが証明された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2017年、2018年の２年間で川崎市内に在住の 85 歳以上の市民を対象に検診調査を実施した。2017年より開始した初年度の調査であるが、2年を終了した現在予想に反して参加者の数が少ない。研究対象者が85歳以上という、高齢であることが検診が上手く進まない大きな要因である。
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| 今後の研究の推進方策 |
川崎市の全面協力により、2018年は2017年に比較しデータの収集が進んだので、引き続き2019年もデータを収集しつつ、
まずは解析方法の確立は証明されたので、現在あるデータセットで解析を開始したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
データセットの作成遅延により解析が開始されていないことがもっとも大きな原因である。データセットが固まりつつある今、本年度は解析を実施する必要性があり費用が多額にかかるものと思われる。
また、論文が完成していないことによる投稿費用がかかっていないことも大きな要因と思われ、本件は2019年度中に解決するものと思われる。
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