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研究キーワード：千葉大学における「慢性疾患」 に関係する研究一覧：1件
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発表日：2025年11月20日
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機械学習による慢性疾患の生涯リスク予測
～2型糖尿病の30年間を再現する新技術「SReFT-ML」
千葉大学大学院薬学研究院の佐藤洋美准教授、樋坂章博教授（研究当時）らの研究グループは、臨床試験の観察期間を超える長期進行の慢性疾患を解析する方法として、機械学習による新しい手法（Statistical Restoration of Fragmented Time course - Machine Learning: SReFT注1）-ML）を開発し、これを糖尿病の解析に適用しました。これにより、今まで数百人単位でしか実施できなかった解析を、1万人以上の患者、かつ30種近くの検査値の解析へと拡張することに成功し、生涯にわたる腎機能の悪化や合併症のリスクが適切に予測されました...
キーワード：混合効果モデル/統計モデル/機械学習/人工知能（AI）/産学連携/非線形/モデル化/合併症/予測モデル/腎機能/薬理学/臨床試験/2型糖尿病/バイオマーカー/リアルワールドデータ/糖尿病/慢性疾患
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学工学