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本研究では、超高次元データの情報量を落とさず次元縮小し情報抽出するための統計モデル開発に取り組んだ。医用画像データから疾病発症を早期診断するための判別モデルを構築した。さらに脳検診データと身体活動度、臨床的評価項目の関連性分析のためのモデルを構築し変数間の機序を明らかにした。また、健康長寿社会の実現を目指した全国長期大規模追跡調査データの一部にスパース性を仮定した生存時間解析法を適用し、予測精度を考慮しつつ予後因子の特定に取り組んだ。以上の研究成果は国内・国際学会で発表した。関数データ構造方程式モデルの開発にも取り組んだが、推定値の性質に関して検討の必要があり未完成である。
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