Data-driven high-performance medicine for stroke
About this project
- Japan Grant Number
- JP23K21506
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 23K21506
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Single-year Grants
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2021-04-01 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 12,090,000 Yen (Direct Cost: 9,300,000 Yen Indirect Cost: 2,790,000 Yen)
Research Abstract
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。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040299826878119424
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN