本研究課題では、日常の診療行為の中で日々生み出される膨大な臨床情報をより高度に活用するための新たな統計解析手法を開発することを目的とした研究を実施した。治療過程を患者と医師とのインタラクションとみなす立場から、マルコフ決定過程を用いて医療臨床時系列データをモデル化し、強化学習や逆強化学習などの手法を用いて、患者の状態の価値や、医師の処方の価値を評価するという新たな分析の枠組みを提案した。そうした分析を容易に実行するためのツール群を整備し、臨床データを可視化しながら、医師にとって重要な意味のあるデータ群を抽出し、分析することを可能にした。