Development of prediction method for drug-induced kidney injury using medical big data and machine learning

利用医学大数据和机器学习开发药物性肾损伤预测方法

• 批准号: 20K16050
• 负责人: Ambe Kaori
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Nagoya City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K16050/
• 关键词: 薬剤性腎障害; 医療ビッグデータ; 機械学習; 有害事象自発報告データベース; 医療情報データベース; 副作用

项目成果

医薬品副作用自発報告データベースを用いた機械学習による薬剤性急性腎障害の予測手法の開発

利用药物副作用自发报告数据库，利用机器学习开发药物引起的急性肾损伤的预测方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 家田維哉;安部賀央里;頭金正博
• 通讯作者: 頭金正博

ヒトの副作用予測に向けた機械学習アプローチ

用于预测人类副作用的机器学习方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Noda Satoshi;Morita Shin-ya ;Terada Tomohiro;宮内 優;安部賀央里
• 通讯作者: 安部賀央里

FAERSを用いた機械学習による薬物性肝障害の予測モデルの開発

使用 FAERS 进行机器学习，开发药物性肝损伤的预测模型

• 发表时间: 2022
• 作者: 土井 更良;安部 賀央里;頭金 正博
• 通讯作者: 頭金 正博

毒性データベースを用いた化学物質のインシリコ毒性予測

使用毒性数据库进行化学品的计算机毒性预测

• 发表时间: 2021
• 作者: 山本奈々絵;土谷祐一;山本武司;福田未音;峯昌敏;廣田豪;小椋義俊;家入一郎;安部賀央里
• 通讯作者: 安部賀央里

機械学習法による特異体質性副作用の予測

使用机器学习方法预测特殊副作用

• 发表时间: 2021
• 作者: Tanigawa H.;Suzuki N.;Suzuki T.;安部賀央里
• 通讯作者: 安部賀央里