脳卒中疾病負荷軽減のためのデータ駆動型最適化医療の構築
研究課題情報
- 体系的番号
- JP23K21506
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 23K21506
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 基金
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2021-04-01 〜 2025-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 12,090,000 円 (直接経費: 9,300,000 円 間接経費: 2,790,000 円)
研究概要
大規模脳卒中患者登録データに対して、正則化線形回帰や決定木アンサンブル学習などの機械学習手法を用いて、網羅的な変数による機能予後、生命予後の予測モデルを開発する。交差検証、時間的検証、外部検証により、予測モデルの妥当性を検証する。リスク調整を行った上で、標準偏回帰係数や変数重要度から短期及び長期機能予後、生命予後、ADL×生存年等のアウトカムの予測確率に対して大きな影響を及ぼす診療行為を抽出する。シミュレーションを行い、各診療行為の変数の実測値と仮想値における推定予後確率の変化を検討する。診療点数あたりの効果に変換し費用対効果を推定する。