| 研究課題/領域番号 |
21K11995
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
高橋 雅和 山口大学, 大学院技術経営研究科, 准教授 (20621105)
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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 | 機械学習 / 弱学習 / パターン識別 / 医療情報 / 高血圧症 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，血圧昇降圧に対して効率的なクラスタリングアルゴリズムの開発である．令和三年度は，血圧の事前知識生成を目途にして次の三つの管理点を設定して研究を行った．１)データ正規化，２）関連研究文献・先行研究調査，３）研究成果投稿の三点である．
１）まず，血圧測定データの収集を行った．具体的には，就寝前，就寝中，起床後の定時血圧計測，睡眠と起床の明確に識別された七日間の血圧測定データと，睡眠自己評価のデータである．さらに，血圧測定データと睡眠自己評価に対して欠損値補完処理を行った．欠損値補完処理は，血圧測定値に対しては，測定忘れや就寝の妨げになるなどの理由により連続データとして血圧測定値が得られなかったためである．睡眠自己評価に対しては，回答忘れなどの事由により背景情報として不完全なデータとなったためである．それぞれのデータ群に対して欠損値補完処理を行った．これらのデータをもとにして，候補アルゴリズムの選定を目的として基本統計量算出などの解析を行った．
２）次に，関連研究文献と先行研究の調査を実施した．対象は，ａ）循環器内科学分野とｂ）知能情報学分野である．ａ）循環器内科学分野では，自律神経に関する事項とこれまで大規模に実施されてきたコホート調査に注力した．ｂ）知能情報学分野に関しては，候補アルゴリズムと，その適用事例を横断的に調査した．特に，弱学習分野である．
３）最後に，今年度の研究成果を投稿した．解析アルゴリズム候補の適用事例として小規模なデータを用いて論文を作成投稿した．その後採録された．
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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
初期想定していた成果までは得られなかった．以下の2点にまとめることができる．1）患者さま背景情報の入力データの正規化に時間を要したこと．2）事前知識の生成に不可欠な循環器内科の知識獲得をコロナ渦の様々な制約で効率的に実施することができなかったこと．特に，医療従事者への面談を控えたことが大きい．
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| 今後の研究の推進方策 |
令和四年度は，血圧推移の知識生成を目途として研究を行う．特に，血圧の昇降圧パターンや左記パターンに基づくクラスタリング処理を行い，知能情報学の観点からの血圧昇降圧のパターン判別を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
臨床知見獲得や学会発表での内国移動制限がかかったため．
2022年度に1）学会発表，2）書籍購入，3）解析ソフトウエア購入，4）解析結果をもとにした臨床医との意見交換に使用する予定である．
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