2016年4月 - 2019年3月
基本的検査からクッシング症候群及び術後副腎不全状態を予測するモデルの構築と適用
日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(B) 若手研究(B)
専門検査をすることなく、様々な場面で測定される血液の基本的検査項目13項目を人工知能によって組み合わせることでコルチゾール過剰の状態(クッシング症候群)か不足の状態(副腎不全)を判定できる予測モデルを構築した。併せて、このモデルを実際に人間ドックなどの施設においてシステムに組み込めるようなソフトウェアを作成し、大規模なデータの入力と予測モデルの更新に対応させ、クラウドツール化も可能なようにした。
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- 課題番号 : 16K16150
- 体系的課題番号 : JP16K16150