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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
基本信息
- 批准号：19J11609
- 负责人：
- 金额：$ 1.15万
- 依托单位：
- 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：
- 关键词：
项目摘要
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。
从上一年开始，我们一直在使用机器学习和开发新的风险预测评分（Prime评分）来分析单个临床试验数据，该数据的预测准确性比预测急性冠状动脉综合征（ACS）患者院内死亡的常规宽限期得分高。在日本心脏病学会第85届学术会议，日本药物科学学会的第141届年会和AHA Scientific Sessions 2020（2020年11月13日至17日）上，将结果作为晚期爆发海报。在财政年度结束时，该论文的手稿被提交给心血管系统领域的英语杂志。
项目成果
期刊论文数量（9）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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。
- DOI：
- 发表时间：2020
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：H. Yoshioka;A. Hisaka
- 通讯作者：A. Hisaka
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
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Hideki Yoshioka;Yoshihide Fujimoto;Akihiro Hisaka
- 通讯作者：Akihiro Hisaka
機械学習は臨床試験の解析にどの程度使えるのか：複数臨床試験に由来する仮想大規模個人データについて非線形混合効果モデルによる解析との比較
机器学习在多大程度上可以用于临床试验分析：与使用非线性混合效应模型对源自多个临床试验的虚拟大规模个人数据进行分析的比较
- DOI：
- 发表时间：2019
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：吉岡英樹;佐藤洋美;樋坂章博
- 通讯作者：樋坂章博
機械学習による無作為化臨床試験の解析 －OASIS-5および6試験の患者個別レベルの複合分析－
使用机器学习分析随机临床试验 -OASIS-5 和 6 试验的个体患者水平的综合分析 -
- DOI：
- 发表时间：2020
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：吉岡英樹;佐藤泰憲;樋坂章博
- 通讯作者：樋坂章博
機械学習を用いた急性冠症候群の院内死亡に対する新たなリスクスコアの開発
使用机器学习开发急性冠状动脉综合征住院死亡率的新风险评分
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：吉岡英樹;佐藤泰憲;藤本善英;安西尚彦;樋坂章博
- 通讯作者：樋坂章博
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