| 研究課題/領域番号 |
22K16321
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
新井 康之 京都大学, 医学研究科, 助教 (10826564)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
大規模レジストリデータを用いて、機械学習により複数のアウトカム使用に関して高率の予測が可能になった。機械学習モデルとして、ニューラルネットワークその他、複数のモダリティを用いることにより、精度を上げるとともに、臨床的により使いやすい形になるように修正を続けている。
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| 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
2022年度の成績を元に、2023年度に学会発表、論文執筆を行う予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
様々な新技術を導入し、さらに使い勝手の良いかつ予測成績の良いモデルを作成し、rin暑温現場に還元できるように工夫を行う。
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