未分類疾患の発見プロセスに関する確率論的考察
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概要
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既存の診断基準等によって特定できない疾患,すなわち未分類疾患は世界中に多数存在している.このような未分類疾患については,症状や原因などに関する情報が集積されておらず,診断技術・治療方法などに関する研究を進めることがきわめて難しい.本報告では,既存の疾患および症候に関する情報に基づいて未分類疾患を見出すための方法について,確率論的な観点から検討を行った.症候(結果)から疾患(原因)を推定する際に,両者の関係に関してベイズの定理を適用したベイズ診断の方法がすでに提示されている.この考え方を未分類疾患発見プロセスに応用して,仮想データに基づいて,情報の蓄積と未分類疾患の確率(特定の症候が既分類疾患に分類されない確率)との関係について考察を加えた.情報の蓄積にともない,特定の症候が未知の原因に起因する確率は一般に減少するが,この未知の原因には,情報不足や非疾患の場合も含まれていることを考慮する必要がある.
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