医療・健康 アンサンブル学習を用いた造血幹細胞移植予後予測モデルの開発~機械学習を用いた新規生存時間解析手法の実装~
同種造血幹細胞移植においては、患者年齢や疾患等の患者因子、並びにHLA一致度やドナーソース等のドナー側因子を含む数多くの因子が予後に関わる事が知られています。本研究グループは、従来、予後予測に用いられてきた統計学的手法、並びに機械学習手法で得られた予測モデルを、アンサンブル学習を用いて融合し、新たな予測モデルを開発しました。
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