| 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 |
引き続き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検討を行っている。その結果、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
2023年度に論文を1本出版した。また、2023年度の成績を元に、2024年度にも学会発表、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、臨床現場に還元できるように工夫を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の実施遅れのため、2024年度に一部持ち越した。
当初の予定通り、使用を継続する。
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