人工知能を用いた大規模脳卒中登録研究解析による治療方針決定補助と転帰予測
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21K07472
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52020:Neurology-related
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
吉村 壮平 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (70739466)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古賀 政利 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (30512230)
豊田 一則 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (50275450)
中井 陸運 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, オープンイノベーションセンター, 室長 (50595147)
三輪 佳織 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医師 (80645341)
笹原 祐介 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, オープンイノベーションセンター, 専門職 (80775297)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 脳卒中 / 登録研究 / 転帰予測 / 人工知能 |
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| Outline of Research at the Start |
脳卒中の予防や、医療機関の診療レベルの向上のためには，脳卒中患者の登録事業により脳卒中診療の実態を知ることが不可欠である。わが国最大規模の、「日本脳卒中データバンク」のデータを人工知能（AI）を用いて解析することにより、脳卒中後の障がいを予測する方法と、それを臨床現場で活用できるシステムの開発を目的とする。簡易に利用可能なシステムが実用化されれば、脳卒中専門医以外の医療者や一般人であっても、脳卒中を起こして直ぐの時期にとるべき行動を決定する補助とすることができる。脳卒中を正しく診断し、適切に治療方針を立て、再発予防治療を行うことにより、重い障がいが残らないようにすることが期待される。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、当センターが事務局を務める、日本脳卒中データバンク事業のデータをAI解析することにより、転帰予測式とそれを活用するためのシステム開発を目的としている。多数項目による予後予測式を作成し、個々の患者に適応できるアルゴリズムが開発、実用化されれば、脳卒中専門医以外の医療者や一般人であっても、発症超急性期にとるべきアクション決定の補助となり、脳卒中の診断精度向上、治療 方針適正化、再発予防、転帰改善に資することが期待される。当センターと共同研究の包括連携協定を結んでいるソフトバンク社と協力して本研究を進める。
１．日本脳卒中データバンクを用いたAI解析により診断、転帰、再灌流療法適応、退院時転帰、合併症発症、再発の予測因子、予測式を作成する。
２．AI解析による予測因子、予測式の妥当性を、研究者作成の予測式との比較、他集団でのvalidationにより検証する。
３．将来的にAI解析による予測式を利用し、個別症例に対し情報提供するシステムを開発、実用化を目指す。
の3つを目標の柱とするが、2021年初年度は、ソフトバンク社の本研究担当者との会議を行い、データ項目を確認し、研究実現性の検討、スケジュールの確認、各担当者のタスク確認を行った。アプリケーション開発業者との連携も行い、具体的成果物の開発可能性についても検討を行っている。2022年度は、研究倫理審査承認後に実際にデータ解析を開始する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2021年度、COVID-19感染蔓延の為、対面での会議開催が困難であったが、Web会議を多用して共同研究者、OIC内ソフトバンク社の本研究担当者との会議を定期的に行った。ソフトバンク社へデータ提供を行い、AIを用いた解析を行うことで、精度の高い転帰予測式などの作成可能性は高いと判断した。また、転帰予測を応用した病床運営補助システムの作成などの成果物も期待できると判断した。本研究計画の計画書を作成し、当院倫理委員会への提出間近である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度は、倫理承認後にソフトバンク社にデータ提供を行い、実際にJSDBデータの解析を行い、転帰予測式などのアルゴリズムを検討する。その進捗によりアプリなどの成果物作成可能性の検討を行い、最終年度では予測式の妥当性を他集団で検証する。また成果物開発の要件を確認し、アプリなどの成果物開発を目標にする。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
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[Journal Article] Practical “1-2-3-4-Day” Rule for Starting Direct Oral Anticoagulants After Ischemic Stroke With Atrial Fibrillation: Combined Hospital-Based Cohort Study2022
Author(s)
Kimura S, Toyoda K, Yoshimura S, Masatoshi Koga, et al. SAMURAI, RELAXED, RAF, RAF-NOAC, CROMIS-2, NOACISP LONGTERM, Erlangen Registry and Verona Registry Investigators
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Journal Title
Stroke
Volume: 53
Pages: 1540-1549
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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