| 研究課題/領域番号 |
21590566
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| 研究機関 | 高知大学 |
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研究代表者 |
奥原 義保 高知大学, 教育研究部・医療学系, 教授 (40233473)
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| 研究分担者 |
畠山 豊 高知大学, 教育研究部・医療学系, 准教授 (00376956)
渡部 輝明 高知大学, 教育研究部・医療学系, 講師 (90325415)
中島 典昭 高知大学, 教育研究部・医療学系, 助教 (00335928)
片岡 浩巳 高知大学, 教育研究部・医療学系, 助教 (80398049)
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| キーワード | 医療情報システム / データサイエンス / データマイニング / 病態推移予測 / 予防医学 |
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| 研究概要 |
・多数の症例の時系列情報を事前確率とし、Bayesの定理を適用して個別症例の検査値時系列予測値を事後確率として求める手法において、個別症例の検査値時系列を確率過程として扱う方法が有望であることがわかった。
・アジア圏の健常者3000人のデータから、約100項目の検査値を測定し、性差、年齢差、地域差に関する探索を行っている。これらの基礎データから、健常人での加齢による時系列変化を基準に、高知大学総合医療情報システムに蓄積された各疾患群の長期時系列変化について正確に予測を行う解析法を検討している。
・血液検査データにおける分類解析および予測アルゴリズムを開発し、病態推移の記述や予測に役立てることを目指している。今年度は、ファジィ推論により代謝性アルカローシスの度合いを評価した。各種度合いを評価した後、他の血液検査データを参照することで、異常原因の推定を行う。
・フローサイト法によるCBC検査から得られる血球粒度情報について、計測したすべての細胞のデータと高知大学総合医療情報システムに蓄積された診療情報との関係を明らかにする研究を実施している。これまで、好中球の桿状核球と分葉核球の定量、数日後のCRP量の推定、赤血球形体の識別が可能などの成果を得ている。この方法による抗菌剤使用パターンと治療の効果の関係を評価することなどを目指している。
・キャピラリー電気泳動分析から得られる波形データから、100項目程度の臨床検査値を推定し、これらと高知大学総合医療情報システムに蓄積された診療情報との関係の解明を行っている。これまでの研究で、糖尿病の診断やNST活動に必要な客観的な指標を提供できる可能性が後ろ向き研究で判明しており、前向き研究により立証する研究計画を立案中である。
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