本研究では、まずこれまでに開発してきた「乳幼児アレルギー発症予測モデル」の機械学習の予測アルゴリズムのプロトタイプを、国内及びグローバルに研究者コミュニティに向け発信し、利用を促します。
そこで収集したデータは本研究でも共有し、追加データでモデルやパラメータの調整を行って機械学習の予測精度を向上させ、改良版を作成する。データが追加される度に改良し、随時最新の知見を公開する、このプロセスを反復するアジャイル型アプローチによって「完成版」に近づけていく。完成版の普及、定着を通して社会実装を実現します。