Development of a novel artificial intelligence related predictive algorism to detect a fatal electrocardiographic changes leading to a critical accident during marathon
| Project/Area Number |
21K08107
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 53020:Cardiology-related
|
|---|
| Research Institution | Okayama University |
|---|
Principal Investigator |
笠原 真悟 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (90233692)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森田 瑞樹 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 教授 (00519316)
藤井 泰宏 岡山大学, 大学病院, 助教 (40534673)
平井 健太 岡山大学, 大学病院, 研究准教授 (50814224)
逢坂 大樹 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (70839141)
諸岡 健一 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806)
坂野 紀子 岡山大学, 医学部, 客員研究員 (80574813)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
|
|---|
| Keywords | マラソン心事故 / 致死性不整脈 / 心電図モニタリング / AI解析 / ウエアラブルデバイス / 突然死予防 / 心電図 / AI / アルゴリズム |
|---|
| Outline of Research at the Start |
昨今、健康意識の高まりから世界中でマラソン人口が増加しており、一定確立で起こる心
事故が問題となる。対策としては医療班およびAED(自動体外除細動機)の配置、事前の心スクリーニング等が行われているものの費用対効果を含め十分ではない。我々はこれまで新たな心事故予防法として、ウエアラブルデバイスを用いた心電モニタリングの可能性を示してきた。最終目標は心事故に繋がる致死性不整脈の予兆を感知しランナーにアラーミングすることである。そこで本研究では、最大の課題である予兆データの検証・アルゴリズム構築を行うため、大動物での不整脈誘発試験およびAIを駆使して目標に挑む。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、マラソン心事故予防に向けた致死性不整脈の予知アルゴリズム構築に取り組んでいる。研究課題は大きく３つに分けられる。①ヒトでのマラソン時心電図取得、②ブタでの不整脈誘発試験、③各データの解析、AI処理である。2023年度の実績概要は以下である。
A: 2023年11月に行われた岡山マラソンにおいて、昨年度と同様、Xenoma社製ホルター心電図（多誘導型）を用いて5名のモニタリングを行った。目的は、前年度、雨天での記録がpoorであり、電極の接着・固定を含めて見直した。その結果、5名とも概ね良好な記録・解析が出来たため論文として発表した（Hirai et al., 2024, Journal of Cardiology Cases, in press）。B: Aでのデータ、および昨年度の動物実験で得られた心電波形から、新規アルゴリズム構築に向けて解析中である。また、心電図データ単体だけでなく、他生体データ（体温、血圧、乳酸値など）を組み合わせたリスクファクター算出も含めた多方面からのアルゴリズム構築を模索している。C: Bでのアルゴリズム構築と同時に、遠隔モニタリング技術の社会実装に向けた展開を加速するためAMEDへアプライしたものの不採択であった。D: Aの取り組みに関して、岡山マラソン実行委員会で活動報告を行った。継続的な研究活動を運営側からも期待されており、実施体制の拡充を模索している。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2023年度は論文を一報発表出来たものの、心電図波形解析が十分に進まなかった（技術的に難しい）。よって、一年間の延長申請を行い、再度アルゴリズム構築を試みる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
新規心電図アルゴリズム（致死性不整脈発生前の予兆を検出する）構築を最終目標としているが、ブタでの虚血誘導波形（ST変化が起こる前）を元に取り組む。さらに、フルマラソン時のヒトでの多くのデータを元に、ST変化自体をリアルタイムで検出する技術も目標に据えて取り組む。
|
Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
-
-
-
[Journal Article] Initial evaluation of a novel electrocardiography sensor-embedded fabric wear during a full marathon2022
Author(s)
Daiki Ousaka, Kenta Hirai, Noriko Sakano, Mizuki Morita, Madoka Haruna, Kazuya Hirano, Takahiro Yamane, Akira Teraoka, Kazuo Sanou, Susumu Oozawa, Shingo Kasahara
-
Journal Title
Heart Vessels .
Volume: 37(3)
Issue: 3
Pages: 443-450
DOI
Related Report
Peer Reviewed / Open Access
