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医学・人工知能・統計科学を融合した最適治療計画法の構築

开发结合医学、人工智能和统计科学的最佳治疗计划方法

基本信息

批准号：
06J02736
负责人：
蔡志紅
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至 2007
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,「ノンパラメトリック反事実モデル」に基づく「最適治療計画法」の開発を目的とした研究を行い,次の結果を得た.(1)非逐次因果モデルに基づいて,反応変量の分散への因果的効果を定式化するとともに,その性質を調べた,その結果,非逐次的因果モデルの下では,大域的な最適な外的操作が存在せず,過度な調整によりハンティング現象が引き起こされることが明らかとなった.また,ハンティング現象を回避するための外的操作の条件を明らかにした.(2)直接効果を評価するためのノンパラメトリックな方法論を開発した.また,評価を行う際の共変量の役割を明らかにし,適切な共変量を解析に取り入れることで,直接効果の存在範囲を絞り込むことができることを示した.

This year, the research on the development goal of optimal treatment planning method based on " (1)Non-successive causation is based on the principle of inverse variation and dispersion, and the causation effect is formulated. The property of each variable is adjusted. The result of each variable is non-successive causation. The optimal operation of a large domain exists. The phenomenon of excessive adjustment is caused by the phenomenon of excessive adjustment. To avoid this phenomenon, we must make clear the operating conditions. (2)The methodology for direct evaluation of the results was developed. In addition, the evaluation of the total amount of work between the two sides is clear, and the appropriate total amount of work is analyzed.