| 研究課題/領域番号 |
21K10469
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
高橋 健太郎 神戸大学, インクルーシブキャンパス&ヘルスケアセンター, 助教 (30379367)
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| 研究分担者 |
井口 元三 神戸大学, 保健管理センター, 教授 (60346260)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 多腺性自己免疫症候群 / APS / 調査 |
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| 研究成果の概要 |
多腺性自己免疫症候群（APS）は内分泌臓器や他の臓器を障害する複雑な自己免疫疾患で、専門的な治療が必要です。しかし、その実態についてのデータが不足しています。本研究は、厚生労働省のレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）を活用し、日本人のAPSの実態を明らかにすることを目的としました。得られたデータセットを用いて機械学習アルゴリズムで複数の予測モデルを作成し、最適なモデルを選定しました。今後は、解析結果の妥当性を検討し、診療ガイドラインの策定や医療政策への提言を進めます。本研究は、APSの実態把握に貢献しました。
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| 自由記述の分野 |
内科学・内分泌学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、日本における多腺性自己免疫症候群（APS）の実態を初めて大規模に明らかにし、高精度なデータベースを構築しました。機械学習および深層学習を用いた予測モデルの確立により、APS患者の診断精度を飛躍的に向上させる新たな手法が開発され、自己免疫疾患研究における重要な知見を提供しました。これにより、適切な診療ガイドラインの策定や医療政策の立案が促進され、APS患者の診療の質と生活の質の向上が期待されます。また、得られたデータを基にした予測モデルは、医療現場での診断効率を高めるだけでなく、医療資源の適正配分にも貢献します。この研究は、APSに関する国際的な理解と治療の向上にも寄与します。
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