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Visualization and prediction of health and disease states using landscape models

使用景观模型可视化和预测健康和疾病状态

基本信息

批准号：
20K21837
负责人：
石川哲朗
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Institute of Physical and Chemical Research
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-07-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K21837/
关键词：
ランドスケープ疾患の多様性病態分類予後予測層別化可視化情報疫学インフォベイランス慢性疾患急性疾患時系列分析状態遷移モデル健康・疾患状態発症・病態進行過程ランドスケープモデルデータ駆動科学機械学習

项目摘要

一般に高次元で扱いが困難な健康・医療データを教師無し学習と同様にランドスケープモデルを用いて次元削減することで患者やサンプルを層別化し、新たなリスク群の発見や病態進行、予後を予測することで先制医療や予防医療、トリアージに活用するためのアルゴリズムの開発を行なっている。令和４年度はこれまで取り組んで来た睡眠ログデータ、心不全の解析以外にも、メタボロームデータや皮膚疾患などへと適用範囲を広げている。特に力を入れたテーマは、世界的なパンデミックが社会問題である新型コロナウイルス感染症（COVID-19）である。その研究を行うため、国内の大規模データとしては国立国際医療研究センターが中心となって観察研究のために構築したCOVID-19 REGISTRY JAPANデータの解析を行なった。一方、国外の大規模データとしては、イスラエル政府やメキシコ政府が公開している疫学データにアクセスするとともに、アメリカ疾病予防管理センター（CDC）が収集しているサーベイランスの公開データを用いて集団レベルの流行の拡大・収束をランドスケープで予測する手法の開発を実施した。また、CDCのアクセス制限付き詳細症例データを研究申請の上で入手し、個人レベルの重症化リスク判定や生存・死亡アウトカムの予後予測を層別化を行うことで高精度化する方法論を検討して来た。さらに、Google社が公開しているGoogle Trendのデータを用いて、疫学を情報空間上で展開するインフォデミオロジーの考え方を取り入れ、感染症流行動向調査である疫学サーベイランスを仮想的に実現するインフォベイランスにより、集団レベルでの人々の情報行動からマクロな状態を識別することでミクロな感染症の流行動態を間接的に読み取れることを示した。エネルギー地形を描画することで状態を可視化するにとどまらず、ランドスケープの発想や射程、視座をより深化させた。

General high-dimensional difficulties in health, medical care, and teacher learning, and the use of dimensional reduction, patient support, stratification, and new medical care, and the discovery of pathological progress, and future prediction, and the development of preventive medical care, and the use of medical care. In 2010 and 2014, the Group adopted a new approach to the analysis of sleep disorders and heart failure. Special forces into the world's social problems, new types of COVID-19 The National Center for International Medical Research (NCIR) is a research center for COVID-19. The large-scale epidemic prevention and control center (CDC) in China and abroad has been opened to the public by the government and the government. The CDC has been opened to the public by the government and the government. The CDC has been opened to the public by the government and the government. The CDC has been opened to the public by the government and the government. A methodology for evaluating the severity of disease, survival, and death in individuals and for predicting future outcomes is discussed. In addition, Google has made public the use of Google Trend information, epidemic information space development, epidemic information research, epidemic trends survey, epidemic information research, epidemic information research The information collected by the group is used to identify the status of infectious diseases and to indicate their prevalence. The terrain is drawn, the state is visualized, and the range is deepened.

项目成果

期刊论文数量（42）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

New Analysis of Longitudinal Clinical Big Data with Artificial Intelligence -A Report from the CHART-2 Study-

人工智能纵向临床大数据新分析-CHART-2研究报告-

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Takashi Shiroto;Kotaro Nochioka;Takuya Ueda;Tetsuo Ishikawa;Eiryo Kawakami;Jun Takahashi;Satoshi Miyata;Satoshi Yasuda;Hiroaki Shimokawa
通讯作者：
Hiroaki Shimokawa

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