• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2020 年度 実施状況報告書

機械学習を用いたCKD未病状態における新規病型分類と治療効果

研究課題

研究課題/領域番号 20K19707
研究機関金沢大学

研究代表者

遠山 直志  金沢大学, 附属病院, 特任准教授 (50624871)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
キーワードCKD / 機械学習
研究実績の概要

一般住民検診のデータを用いた解析を行い、年齢によるリスク因子と慢性腎臓病(CKD)との関連について検討した。既存のリスク因子において、血圧など年齢によってCKDとの関連が大きく異なるもの、あるいは貧血など年齢によって関連が変わらないものが存在することを示し、査読付き論文にて報告した (Toyama T, Kitagawa K, Oshima M, Kitajima S, Hara A, Iwata Y, Sakai N, Shimizu M, Hashiba A, Furuichi K, Wada T. Age differences in the relationships between risk factors and loss of kidney function: a general population cohort study. BMC Nephrol. 2020 Nov 13;21(1):477. doi: 10.1186/s12882-020-02121-z. PMID: 33187480; PMCID: PMC7664087)。現在、一般住民検診のデータを活用し、機械学習を用いてリスク評価を行う解析を進めている。今後学会発表や論文報告などを行っていく予定である。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

データのクリーニングが終了し、基本的な検討を行った論文を発表した。

今後の研究の推進方策

機械学習を用いた検討を進めていく。

次年度使用額が生じた理由

今年度学会発表がなかったために次年度使用額が発生した。来年の学会発表などの費用として使用する計画である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2020

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Age differences in the relationships between risk factors and loss of kidney function: a general population cohort study2020

    • 著者名/発表者名
      Toyama Tadashi、Kitagawa Kiyoki、Oshima Megumi、Kitajima Shinji、Hara Akinori、Iwata Yasunori、Sakai Norihiko、Shimizu Miho、Hashiba Atsushi、Furuichi Kengo、Wada Takashi
    • 雑誌名

      BMC Nephrology

      巻: 21 ページ: 477

    • DOI

      10.1186/s12882-020-02121-z

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

公開日: 2021-12-27  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi