UMIN試験ID | UMIN000045802 |
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受付番号 | R000052274 |
科学的試験名 | 人工知能による機械学習を用いた2型糖尿病における腎不全の予測モデルの作成 |
一般公開日(本登録希望日) | 2021/10/25 |
最終更新日 | 2024/04/22 09:05:20 |
日本語
人工知能による機械学習を用いた2型糖尿病における腎不全の予測モデルの作成
英語
Creating a Predictive Model of Renal Failure in Type 2 Diabetes Using Machine Learning with Artificial Intelligence
日本語
プレドミナンス研究
英語
Pred(o)minance study
日本語
人工知能による機械学習を用いた2型糖尿病における腎不全の予測モデルの作成
英語
Creating a Predictive Model of Renal Failure in Type 2 Diabetes Using Machine Learning with Artificial Intelligence
日本語
プレドミナンス研究
英語
Pred(o)minance study
日本/Japan |
日本語
2型糖尿病、 糖尿病性腎臓病
英語
Type 2 diabetes mellitus
Diabetic kidney disease
内分泌・代謝病内科学/Endocrinology and Metabolism | 腎臓内科学/Nephrology |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
日本人2型糖尿病患者における将来の腎不全発症を人工知能を用いた機械学習によって予測することを目的とする。
英語
The aim of this study is to predict the future onset of renal failure in Japanese patients with type 2 diabetes using machine learning with artificial intelligence.
その他/Others
日本語
高危険群の早期の検出を目的とする。
英語
The goal is to detect high-risk groups as early as possible.
日本語
腎機能の悪化(eGFR検査値の観察開始時から半分未満への低下)
英語
Deterioration of renal function (decrease in eGFR value from the beginning of observation to less than half)
日本語
英語
観察/Observational
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
適用なし/Not applicable |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
2003年~2015年3月に当院の腎臓内分泌代謝内科外来に通院した患者のうち初診時のeGFR 60 mL/min/1.73m2以上、半年に2回以上のeGFR測定が少なくとも3年間以上継続されているもの
英語
Patients who attended the outpatient clinic of the Department of Nephrology, Endocrinology and Metabolism of our hospital between 2003 and March 2015, with an eGFR of at least 60 mL/min/1.73m2 at the time of the first visit and at least two eGFR measurements every six months for at least three years.
日本語
特になし
英語
None in particular
2533
日本語
名 | 周 |
ミドルネーム | |
姓 | 目黒 |
英語
名 | Shu |
ミドルネーム | |
姓 | Meguro |
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio University School of Medicine
日本語
腎臓内分泌代謝内科学教室
英語
Division of Endocrinology, Metabolism and Nephrology, Department of Internal Medicine
160-8582
日本語
東京都新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi, Shinjuku-ku, Tokyo
03-3353-1211
shumeg@keio.jp
日本語
名 | 周 |
ミドルネーム | |
姓 | 目黒 |
英語
名 | Shu |
ミドルネーム | |
姓 | Meguro |
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio University School of Medicine
日本語
腎臓内分泌代謝内科学教室
英語
Division of Endocrinology, Metabolism and Nephrology, Department of Internal Medicine
160-8582
日本語
東京都新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi, Shinjuku-ku, Tokyo
03-3353-1211
shumeg@keio.jp
日本語
慶應義塾大学
英語
Keio University School of Medicine
Division of Endocrinology, Metabolism and Nephrology, Department of Internal Medicine
日本語
日本語
腎臓内分泌代謝内科学教室
日本語
英語
日本語
その他
英語
None in particular
日本語
特になし
日本語
自己調達/Self funding
日本語
英語
日本語
旭化成株式会社 研究・開発本部
英語
Asahi Kasei Corporation Research and Development Division
日本語
英語
日本語
慶應義塾大学医学部 倫理委員会
英語
Ethics Committee, Keio University School of Medicine
日本語
東京都新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi, Shinjuku-ku, Tokyo
03-3353-1211
med-rinri-jimu@adst.keio.ac.jp
いいえ/NO
日本語
英語
日本語
英語
2021 | 年 | 10 | 月 | 25 | 日 |
未公表/Unpublished
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
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英語
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英語
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英語
試験終了/Completed
2021 | 年 | 08 | 月 | 11 | 日 |
2021 | 年 | 08 | 月 | 31 | 日 |
2021 | 年 | 11 | 月 | 01 | 日 |
2024 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
2024 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
日本語
過去に解析を行った慶應義塾大学病院腎臓内分泌代謝内科患者の匿名化診療情報データベースを用い、人工知能による機械学習の手法を用いることでeGFRの変動パターンから腎予後の予測が可能となるかどうかを検討する。
英語
Using an anonymized medical information database of patients in the Department of Nephrology, Endocrinology and Metabolism at Keio University Hospital, which has been analyzed in the past, we will investigate whether it is possible to predict renal prognosis based on patterns of eGFR variation using machine learning methods based on artificial intelligence.
2021 | 年 | 10 | 月 | 20 | 日 |
2024 | 年 | 04 | 月 | 22 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000052274
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000052274
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |