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Development of prediction method for drug-induced kidney injury using medical big data and machine learning
利用医学大数据和机器学习开发药物性肾损伤预测方法
基本信息
- 批准号：20K16050
- 负责人：
- 金额：$ 2.75万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份：2020
- 资助国家：日本
- 起止时间：2020-04-01 至 2023-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
医薬品副作用自発報告データベースを用いた機械学習による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発
利用药物副作用自发报告数据库，利用机器学习开发药物引起的急性肾损伤的预测方法
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：家田維哉;安部賀央里;頭金正博
- 通讯作者：頭金正博
ヒトの副作用予測に向けた機械学習アプローチ
用于预测人类副作用的机器学习方法
- DOI：
- 发表时间：2022
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Noda Satoshi;Morita Shin-ya ;Terada Tomohiro;宮内 優;安部賀央里
- 通讯作者：安部賀央里
FAERSを用いた機械学習による薬物性肝障害の予測モデルの開発
使用 FAERS 进行机器学习，开发药物性肝损伤的预测模型
- DOI：
- 发表时间：2022
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：土井 更良;安部 賀央里;頭金 正博
- 通讯作者：頭金 正博
機械学習法による特異体質性副作用の予測
使用机器学习方法预测特殊副作用
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Tanigawa H.;Suzuki N.;Suzuki T.;安部賀央里
- 通讯作者：安部賀央里
毒性データベースを用いた化学物質のインシリコ毒性予測
使用毒性数据库进行化学品的计算机毒性预测
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：山本奈々絵;土谷祐一;山本武司;福田未音;峯昌敏;廣田豪;小椋義俊;家入一郎;安部賀央里
- 通讯作者：安部賀央里
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Prediction of drug-induced liver injury by artificial intelligence based on adverse drug reaction reports
基于药品不良反应报告的人工智能预测药物性肝损伤
- 批准号：
18K14987 - 财政年份：2018
- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
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$ 2.75万 - 项目类别：
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- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
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- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
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23H05277 - 财政年份：2023
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$ 2.75万 - 项目类别：
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23H05303 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 2.75万 - 项目类别：
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