大岡忠生 OOKA Tadao

研究者番号	40803987
その他のID	https://orcid.org/0000-0002-1343-3986
所属 (現在)	2025年度: 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2024年度: 山梨大学, 大学院総合研究部, 講師 2019年度 – 2022年度: 山梨大学, 大学院総合研究部, 特任助教 2021年度: 山梨大学, 大学院総合研究部, 助教
審査区分/研究分野	研究代表者小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない / 小区分59040:栄養学および健康科学関連
キーワード	研究代表者人工知能 / 機械学習 / 健康診断 / 疾患予測モデル / ネットワークモデル / 代謝ネットワーク / 生活習慣病 / オミクス情報 / 健康予測モデル / 個別化医療 … もっと見る / 先制医療 / 保健指導 / ランダム化比較試験 / 疾患予測 / ランダムフォレスト / 糖尿病隠す

オミクス情報により代謝状態を表現・評価する代謝ネットワークAIモデルの開発と検証研究代表者
- 研究代表者
  
  大岡忠生
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2026
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分59040:栄養学および健康科学関連
- 研究機関
  山梨大学
人工知能による健康予測が個人の健康増進に与える影響の検討：ランダム化比較試験研究代表者
- 研究代表者
  
  大岡忠生
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2024
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
- 研究機関
  山梨大学
疫学データに対する人工知能技術適用の枠組みの検証と提案研究代表者
- 研究代表者
  
  大岡忠生
- 研究期間 (年度)
  2019 – 2021
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
- 研究機関
  山梨大学

すべて 2021 2020 2019

すべて雑誌論文学会発表図書

[図書] 公衆衛生2021
- 著者名/発表者名
  大岡忠生
- 総ページ数
  6
- 出版者
  医学書院
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[雑誌論文] Random forest approach for determining risk prediction and predictive factors of type 2 diabetes: large-scale health check-up data in Japan2021
- 著者名/発表者名
  Tadao Ooka, Hisashi Johno, Kazunori Nakamoto, Yoshioki Yoda, Hiroshi Yokomichi, Zentaro Yamagata
- 雑誌名
  
  BMJ Nutrition, Prevention & Health
  
  巻: -
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[雑誌論文] 425Artificial Intelligence Approaches to Type 2 Diabetes Risk Prediction and Exploration of Predictive Factors2021
- 著者名/発表者名
  Ooka Tadao、Yokomichi Hiroshi、Yamagata Zentaro
- 雑誌名
  
  International Journal of Epidemiology
  
  巻: 50 号: Supplement_1 ページ: 106989-106989
- DOI
  10.1093/ije/dyab168.515
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433, KAKENHI-PROJECT-18K17376
[学会発表] Artificial Intelligence Approaches to Type 2 Diabetes Risk Prediction and Exploration of Predictive Factors2021
- 著者名/発表者名
  Tadao Ooka
- 学会等名
  International Journal of Epidemiology
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[学会発表] 機械学習を活用した将来の健康診断検査値の予測方法の検討2021
- 著者名/発表者名
  大岡忠生、横道洋司、山縣然太朗
- 学会等名
  第31回日本疫学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[学会発表] Deep Learning を活用して健康診断結果から糖尿病発症を予測する方法の検討2020
- 著者名/発表者名
  大岡忠生、横道洋司、山縣然太朗
- 学会等名
  第79回日本公衆衛生学会総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[学会発表] 機械学習技術を用いて健康診断結果から糖尿病発症を予測する方法の検討2020
- 著者名/発表者名
  大岡忠生、横道洋司、山縣然太朗
- 学会等名
  第30回日本疫学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[学会発表] 予防医療分野における疫学データへの機械学習技術活用について　～スパースモデリングを活用した糖尿病発症予測と予測因子探索～2020
- 著者名/発表者名
  大岡忠生、日野英逸、横道洋司、山縣然太朗
- 学会等名
  統計数理研究所共同利用研究集会 ~統計的機械学習の新展開~
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433
[学会発表] 人工知能技術を活用した2型糖尿病のリスク予測手法の検証と疾患予測因子の探索2019
- 著者名/発表者名
  大岡忠生、横道洋司、山縣然太朗
- 学会等名
  第78回日本公衆衛生学会総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K19433

1. 三宅邦夫 (60550712)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
2. 小島諒介 (70807651)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

大岡 忠生 OOKA Tadao

研究課題

研究成果

共同研究者

オミクス情報により代謝状態を表現・評価する代謝ネットワークAIモデルの開発と検証研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

人工知能による健康予測が個人の健康増進に与える影響の検討：ランダム化比較試験研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

疫学データに対する人工知能技術適用の枠組みの検証と提案研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[図書] 公衆衛生2021

著者名/発表者名

総ページ数

出版者

データソース

[雑誌論文] Random forest approach for determining risk prediction and predictive factors of type 2 diabetes: large-scale health check-up data in Japan2021

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 425Artificial Intelligence Approaches to Type 2 Diabetes Risk Prediction and Exploration of Predictive Factors2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[学会発表] Artificial Intelligence Approaches to Type 2 Diabetes Risk Prediction and Exploration of Predictive Factors2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 機械学習を活用した将来の健康診断検査値の予測方法の検討2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Deep Learning を活用して健康診断結果から糖尿病発症を予測する方法の検討2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 機械学習技術を用いて健康診断結果から糖尿病発症を予測する方法の検討2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 予防医療分野における疫学データへの機械学習技術活用について ～スパースモデリングを活用した糖尿病発症予測と予測因子探索～2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 人工知能技術を活用した2型糖尿病のリスク予測手法の検証と疾患予測因子の探索2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

大岡忠生 OOKA Tadao

[学会発表] 予防医療分野における疫学データへの機械学習技術活用について　～スパースモデリングを活用した糖尿病発症予測と予測因子探索～2020