New disease classification and treatment effects in preclinical CKD using machine learning
Description: 慢性腎臓病（ＣＫＤ）をまだ発症していない状態であるＣＫＤ未病状態は、状態が均一で健康な一般住民ではなく多様な病型をもつ異質性の高い疾患予備軍である。ＣＫＤ未病状態への予防的介入を行うにあたり、効果が見込まれる病型を健康診断などで得られる限られた臨床情報から同定する必要がある。そこで本研究は「個別化されたＣＫＤ予防医療の実現のために、リスクへの介入効果が期待できる病型を明らかにする」ことを目的とする。方法として一般住民健診での検査および問診で得られる情報からＣＫＤ未病者を機械学習を用いて病型分類する。さらに、分類された病型に対して、健康診断で得られる治療情報を用いてその効果を検討する。
Amount: ¥3,380,000
Funding type: fellowship
Funder scheme: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Start date: 2020-04-01
End date: 2025-03-31
Investigator: Tadashi Toyama
Institution: University of Fukui(2024)Kanazawa University(2020-2023)
Funded outputs count: 3
Funder award ID: 20K19707
OpenAlex ID: G220868595