疾病デジタルツイン事業

サービス概要

解析の目的も重要ですが、取扱うデータベースの特性を踏まえた上で、適切な解析手法を選択することも重要と考えます。リアルワールドデータの特徴を理解し、最適な解析・モデリング手法を採用することで、データの価値を最大限に引き出します。進化する解析技術、数理モデルを活用し、これまででは導き出せなかったあ、新しいデータ価値を創出します。

​解析手法（例）

• 仮説検定（統計的検定など）

• クラスター分析（K-平均法など）

• 分類モデル（ランダムフォレストなど）

• 回帰モデル（ニューラル・ネットワークなど）

• 定量的システムズ薬理学

• システム・ダイナミクス

• 離散型シミュレーション

• エージェント・ベース・モデル　　など

事例紹介

• 個体別・介入別の病態予測モデルの構築

　（クラスター分析、NNW、定量的システム薬理学　など）

• 治療方針決定の際の影響因子の特定

　（決定木、ロジスティック回帰　など）