Statistical Inference Based on Real-World-Data

基于真实世界数据的统计推断

• 批准号: 19H04072
• 负责人: 汪 金芳
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: Waseda University (2023)Yokohama City University (2019-2022)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19H04072/
• 关键词: Bayesian Inference; Causal Inference; Cell Regression; Data-Driven Prior; Real-World-Data; 医療データ; Real World Data; Data Science; Statistics; Machine Learning

1）糖尿病は全世界的に増加傾向にある一方で、生活習慣の改善により予防が可能な疾病です。血糖値が閾値126を超過すると、臨床的に糖尿病と診断されます。本研究では、ある病院から提供された健診データを用い、XGBoostや深層学習といった表データに優れた機械学習手法と比較し、最適な統計モデルを開発しました。さらに、最適モデルと同等の精度を持つ簡易モデルも作成しました。この簡易モデルは、コストがかかる測定値がほとんど必要なく、アンケートによる指標だけで血糖値を予測することが可能であることを確認しました。この成果は現在、論文として投稿中です。2）年齢やHbA1cのような本質的に連続的なデータを公開する際には、しばしば範囲ごとに分けてデータの頻度を公開することがあります。このような離散型データに対し、ベイズ的予測モデルを構築し、連続変数を予測するためのCell Regression法を開発しました。開発した手法は健診データに適用し、その有効性を確認しました。また、この手法を実装するためのプログラムも開発しています。この研究は現在、学術論文として投稿準備中です。３）R言語を使用した統計学と機械学習の基礎について共著でテキストを作成しました。「IT Text データサイエンスの基礎」(オーム社、2022年9月26日発売)というタイトルで出版し、データ科学の基礎をわかりやすく解説しています。

1) Diabetes is an increasing trend worldwide, and the improvement of living habits is necessary to prevent possible diseases. Blood sugar threshold 126, clinical diagnosis of diabetes This study provides an overview of health care practices, XGBoost deep learning practices, and optimal statistical practices. For example, the most suitable method is to maintain the same accuracy as the simple method. This is a simple, easy, and accurate measurement of blood glucose. The results are now available, and the papers are submitted. 2) The nature of HbA1c is disclosed in the public domain, and the frequency of its disclosure is disclosed in the public domain. The Cell Regression method for predicting the number of discrete samples was developed. The application and effectiveness of the development methods are confirmed when used in health care data. This is the first time I've ever seen a woman. Research and preparation of academic papers. 3) The use of R language is based on statistics and mechanical learning. "IT Text Foundation"(published on September 26, 2022).

项目成果

新型コロナウィルス SARS-COV-2 による感染者数の予測:力学モデルの限界と深 層学習の可能性

预测新型冠状病毒 SARS-COV-2 感染人数：动态模型的局限性和深度学习的潜力

• 发表时间: 2022
• 期刊: 経済系
• 作者: 佐藤 幸紀;橋本 政朋;入江英嗣;小林悠記;丸岡晃;汪金芳
• 通讯作者: 汪金芳

女性統計家・データサイエンティスト育成の現状と課題

女性统计学家和数据科学家培训的现状和挑战

• 发表时间: 2022
• 作者: Uemura Y;Taguri M;Kawahara T;Chiba Y.;小野陽子
• 通讯作者: 小野陽子

データサイエンス教育における多様性

数据科学教育的多样性

• 发表时间: 2022
• 作者: Uemura Y;Taguri M;Kawahara T;Chiba Y.;小野陽子;小野陽子
• 通讯作者: 小野陽子

In-Hospital Mortality in Acute Myocardial Infarction According to Population Density and Primary Angioplasty Procedures Volume

• DOI: 10.1253/circj.cj-19-0869
• 发表时间: 2020-07-01
• 期刊: CIRCULATION JOURNAL
• 影响因子: 3.3
• 作者: Matsuzawa, Yasushi;Konishi, Masaaki;Kimura, Kazuo
• 通讯作者: Kimura, Kazuo

Impact of Scoring Balloons on Percutaneous Transluminal Angioplasty Outcomes in Femoropopliteal Lesions

• DOI: 10.1177/1526602820914618
• 发表时间: 2020-04-06
• 期刊: JOURNAL OF ENDOVASCULAR THERAPY
• 影响因子: 2.6
• 作者: Horie, Kazunori;Tanaka, Akiko;Inoue, Naoto
• 通讯作者: Inoue, Naoto