| 研究課題/領域番号 |
19K19430
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
岩上 将夫 筑波大学, 医学医療系, 助教 (30830228)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、大規模入院データに機械学習を適用し、日本で入院し退院する患者の（7日、30日、42日等の）再入院のリスクを予測するモデルを作成し、最適な機械学習の手法（ニューラルネットワーク、決定木/ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなど）を模索することを目的とした。2019年度にはデータの準備やワークステーションの準備、倫理委員会の申請、2020年度にはデータクリーニングや、実際の解析（ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、決定木/ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどの比較）を行った。そして、本年度の活動としては、下記の通りである。
2021年4月-9月:論文の一次原稿を執筆しながら、共著者からのフィードバックを得た。
2021年10-3月:初期データのクリーニングの中で不備が見つかり、全体の解析を最初からやり直し、それに応じて執筆論文の内容にも変更が生じた。
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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
本来本年度終了時点で学会発表や論文のアクセプトが終了していることが好ましかったが、新型コロナウイルス等の影響により全体として遅れることとなった。
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| 今後の研究の推進方策 |
おおよそ論文はまとまったため、2022年度開催の学会に抄録として登録し、その後、学会発表、論文投稿を行う。
本プロジェクトを通じて得られた機械学習のノウハウを今後さまざまな臨床医学・社会医学のリサーチクエスチョンに当てはめて解決していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの影響で学会発表の予定およびそれに続く論文投稿の予定が遅れたため、2022年度にこれらを行うための繰り越し申請を行った。
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