| 研究課題/領域番号 |
19K12840
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
児玉 暁 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (50638781)
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| 研究分担者 |
加藤 公則 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任教授 (00303165)
藤原 和哉 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (10779341)
渡邊 賢一 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (70175090)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 人工知能 / メタ解析 / 生活習慣病 |
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| 研究実績の概要 |
現時点での生活習慣病分野における人工知能（artificial intelligence: AI）機能評価の予備実験として、機械学習を活用した糖尿病、低血糖症予測能力を評価するメタ解析を行い、その成果を第80回アメリカ糖尿病学会で発表した。低血糖予測能力に関する論文は、後述のごとく国際誌に掲載可となったが、糖尿病予測能に関しての論文は、数本の国際誌で掲載許可が下りず、アップデートメタ解析の必要性が発生した。結論に変化はないものの、論文に大幅な修正を余儀なくされ、解析・論文作成作業が、プロジェクト全体の進行に若干の支障をきたしている。同時進行で、今回の研究プロジェクトで最も時間を要する、AIの訓練・テストデータベースを作成した。具体的には、暴露要因である、高血圧、糖尿病、高脂血症、高尿酸血症各種治療薬、身体活動、運動・食事療法を中心とした行動変容に関連するキーワード、アウトカム要因として、各種心疾患、脳血管疾患、認知症、末梢動脈疾患、高血圧、糖尿病、高脂血症に関するキーワード、コホート研究または介入研究に関連するキーワードを網羅的に作成し、それらを適宜組み合わせ（数百通り存在）、ヒットした文献リストを作成した。個々のリストごとに、エビデンスに重要と思われる文献を機械学習させる作業を行っているが、他学部との共同作業のため当初予定よりも作業に遅延が生じている。また、本年度は、申請者を筆頭とする4本の論文が新規に掲載可となり、その論文関連で3本の学会発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
上述の論文作成作業が、プロジェクト全体の進捗に若干の遅れを生んでいる。また、オンラインでは難しい他学部との共同作業の比重が大きく、当初見込みより作業の遅延が懸念されるが、当初計画通りの進捗状況への回復に努める。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、3年間のプロジェクト最終年であり、先に述べた、上記2作業を可及的速やかに完結し、当初計画通り、AIの訓練結果評価を行う予定である。
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