| 研究課題/領域番号 |
21H03402
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
高橋 邦彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (50323259)
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| 研究分担者 |
安齋 達彦 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 講師 (20882054)
山本 倫生 大阪大学, 大学院人間科学研究科, 准教授 (50721396)
島津 秀康 北里大学, 未来工学部, 教授 (20634348)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | クラスタリング / 疾病集積性 / 時空間データ / モデリング |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，空間疫学におけるクラスタリング（疾病集積性の検定）法をベースとして，より柔軟なクラスタの定義と複数クラスタモデリング，最適なクラスタモデルの推定方法と検出されたクラスタに基づく評価法の開発，および健康関連分野における実データへの適用の検討を行う。
本年度はまず前年度の検討結果に基づき，空間疫学における複数クラスタの検出の精確性の向上にむけた新たな検定統計量の開発に取り組んだ。空間集積性に適用されるスキャン統計量の中で前提とされるホットスポットクラスタモデルの仮定の達成を条件に加えた統計量を考案し，その理論の整理ならびにより詳細な数値的実験を行い，より精度よく複数クラスタを検出・同定できるか，従来の検定統計量と比較を行いながら，その性能評価を行った。また関数データアプロ―チによる時空間相関を考慮した共変量調整モデルの提案に向け，共変量調整を考慮したgeneralized additive modelによるアルゴリズムの検討を行った。いくつかの数値実験を行い，その様子の概要を確認するとともに，数値計算も含めた課題について整理を行った。さらに前年度に引き続き，関連した医療分野の実践研究を行うとともに，医療現場のデータや医療保険関連データ、特に副作用自発報告，健康保険データ，感染症関連データなどのデータベースについて調査を行い，具体的な課題抽出に向け，個人の経時変化を観察できるデータへの適用可能性について検討を行った。成果の一部や関連成果については国際学会での発表や論文としてまとめ発表を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
オンライン，対面も含めて，研究者間での情報共有，打合せを随時実施し，各研究課題に対する検討を順調に進めており，その途中成果や関連するテーマについて複数の論文発表や国内外学会での発表を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの課題についてさらに検討を進めるとともに，医療分野のデータへの適用に際しての数値実験などの視点から検討を行う。研究の実施においては，メンバー全体でのオンラインミーティング，ならびに各担当メンバーでの対面・オンラインでの打合せを実施し，定期的な進捗確認や議論の機会を設ける。研究成果について国内外での学会発表とともに，学術雑誌への投稿を目指し，とりまとめを行っていく。
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