人工知能を用いた臨床試験個人データの解析による抗凝固治療個別化システムの開発

利用人工智能分析个体临床试验数据，开发个性化抗凝治疗系统

• 批准号: 19J11609
• 负责人: 吉岡 英樹
• 金额: $ 1.15万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J11609/
• 关键词: 機械学習; 人工知能; 臨床試験個別データ; 急性冠症候群; 抗凝固薬; リスクスコア; 個別化

前年度に引き続き、機械学習による臨床試験個別データの解析を進め、急性冠症候群（ACS）患者の院内死亡予測において従来のGRACEスコアよりも高い予測精度を有する新たなリスク予測スコア（PRIMEスコア）を開発した。成果については第85回日本循環器学会学術集会や日本薬学会第141年会、さらにAHA Scientific Sessions 2020 (November 13-17, 2020)においてLate Breaking Posterとして発表した。年度末には論文原稿を循環器分野の英語雑誌へ投稿した。

Before the annual に lead き 続 き, mechanical learning に よ る clinical test individual デ ー タ の parsing を め, の hospital death in patients with acute coronary syndrome (ACS) to measure に お い て 従 to の GRACE ス コ ア よ り も high い to measuring precision を す る new た な リ ス ク be ス コ ア (PRIME ス コ ア) を open 発 し た. The 85th Academic meeting of the Japanese Society of Circulators や the 141st Annual Meeting of the Japanese Pharmaceutical Society, さらにAHA Scientific Sessions 2020 (November 13-17) 2020)にお にお てLate Breaking Posterと て て release た た. At the end of the year, the original manuscript of the に に paper was submitted to the を journal of the division of the loop <s:1> English 雑 へ.

项目成果

Utility of Machine Learning in Population Pharmacokinetic or Pharmacodynamic Analysis

机器学习在群体药代动力学或药效分析中的应用

• 发表时间: 2019
• 作者: Yoshioka H;Sato H;Hisaka A
• 通讯作者: Hisaka A

A New Risk Score Developed by Machine Learning to Predict Hospital Death in Patients with Acute Coronary Syndromes

机器学习开发的新风险评分可预测急性冠脉综合征患者的住院死亡情况

• 发表时间: 2021
• 作者: Hideki Yoshioka;Yoshihide Fujimoto;Akihiro Hisaka
• 通讯作者: Akihiro Hisaka

Utilizing Machine Learning in Analysis of Megatrials; A Combined Analysis of the OASIS-5 and -6 Trials Using Individual Patient Data

利用机器学习分析大型试验；

• 发表时间: 2020
• 作者: Yoshioka H;Sato H;Hisaka A
• 通讯作者: Hisaka A

Machine learning approaches to analyze the effect of fondaparinux, a factor Xa inhibitor, in patients with acute myocardial infarction.

使用机器学习方法分析 Xa 因子抑制剂磺达肝素对急性心肌梗死患者的影响。

• 发表时间: 2020
• 作者: H. Yoshioka;A. Hisaka
• 通讯作者: A. Hisaka

母集団薬物動態解析における 機械学習の有用性評価：非線形混合効果モデル(NONMEM)との比較

机器学习在群体药代动力学分析中的有用性评估：与非线性混合效应模型（NONMEM）的比较

• 发表时间: 2019
• 作者: 吉岡英樹;佐藤洋美;畠山浩人;樋坂章博
• 通讯作者: 樋坂章博