プロジェクトメンバー

• 今倉 暁　Akira Imakura
  システム情報系／人工知能科学センター（数理アルゴリズム分野）
• 角田 亮也　Ryoya Tsunoda
  筑波大学附属病院
• 香川 璃奈　Rina Kagawa
  医学医療系
• 山縣 邦弘　Kunihiro Yamagata
  医学医療系
• 櫻井 鉄也　Tetsuya Sakurai
  システム情報系／人工知能科学センター（数理アルゴリズム分野）

研究概要

データコラボレーションCox比例ハザードモデル​（DC-COX）の開発​（図1）

• 複数機関の生データを共有することなく、安全かつ高精度に​Cox比例ハザードモデルの解析を実現する技術を開発した。​

eICUデータセットでの性能評価​

• eICUデータセットを用いた実験により、特にp値を用いた主要​因子推定において、高い性能を発揮する結果が得られた。

本プロジェクトは、NEDO委託事業「データコラボレーション解析による生産性向上を目指した次世代人工知能技術の研究開発」の助成を受けています。

図1：データコラボレーション生存時間分析の概要

参考文献

[1] Akira Imakura, Ryoya Tsunoda, Rina Kagawa, Kunihiro Yamagata, Tetsuya Sakurai, DC-COX: data collaboration Cox proportional hazards model for privacy-preserving survival analysis on multiple parties, Journal of Biomedical Informatics, Volume 137, 104264, 2023.