| Project/Area Number |
21K10367
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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 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
石井 正 東北大学, 大学病院, 教授 (00650657)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市川 学 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (60553873)
植田 琢也 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448)
押谷 仁 東北大学, 医学系研究科, 教授 (80419994)
赤石 哲也 東北大学, 医学系研究科, 助教 (80833904)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | COVID-19 / mild-moderate COVID-19 / risk factor / machine learning / prediction model / prolonged symptoms / mild COVID-19 / post COVID-19 condition / COVID-19 risk factor / COVID-19 prognosis / 新型コロナウイルス感染症 / 健康管理アルゴリズム / 健康管理ツール |
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| Outline of Research at the Start |
新型コロナウイルス感染症宿泊療養施設に入所した無症状もしくは軽症患者の入所時の検査・症状データや入所中の経時的健康観察データを後ろ向き観察研究として解析し、入所期間の遷延や症状増悪のリスク因子を明らかにする。次に、それに基づきより適正な患者の宿泊療養開始基準や経時的観察項目の策定及び最適健康管理アルゴリズムを確立する。加えて、それらを実装することで、療養患者マネジメントを円滑かつ遠隔（=安全）に行うことが可能な療養患者用の健康管理ツールも併せて開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度報告書のとおり、新型コロナウイルス感染症患者における低酸素血症発症のリスクファクターの同定、機械学習の手法を用いた24時間後の低酸素血症の発症予測、発熱または呼吸器症状の長引く患者のリスクファクターの同定は完了した。令和5年度においては、RASECC-GM(現在は「D24H」 (https://www.ds.se.shibaura-it.ac.jp/wp-content/uploads/2019/11/D24Hパンフレット.pdfに移行)の機能を応用し、新型コロナウイルス感染症患者用健康管理ツールを開発する予定であったが、開発が滞り年度内の完成が困難となった。その要因として、まず社会全体として新型コロナウイルス感染症が令和5年5月8日に感染症法上の5類感染症となり、宿泊療養施設の運用が終了となったため、宮城県における療養患者データの利活用についても変更が加わった。従前は本学での研究倫理申請通り、研究に利用する場合に個人を匿名化すれば宮城県庁保管の療養患者データを用いることができたが、変更後は療養患者データそのものを全て匿名化した上で、全く個人と結びつけられない状態にした上でしか利用できないこととなり、その匿名化処理とデータベース化に非常に時間を要した。また、RASECC-GMの改変開発作業中に能登半島地震（令和6年1月1日）が発災し、RASECC-GM開発者が災害対応に従事することとなり、改変開発作業が遅延した。以上のことから、令和5年度においては予定の進捗が得られず科研費基金課題の延長を申請し承認された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
令和5年度の研究を進めるにあたり、その基盤は概ね予定通り前年度までに出来上がっていたが、社会全体として新型コロナウイルス感染症が令和5年5月8日に感染症法上の5類感染症となり、宿泊療養施設の運用が終了となったため、宮城県における療養患者データの利活用についても変更が加わった。従前は本学での研究倫理申請通り、研究に利用する場合に個人を匿名化すれば宮城県庁保管の療養患者データを用いることができたが、変更後は療養患者データそのものを全て匿名化した上で、全く個人と結びつけられない状態にした上でしか利用できないこととなり、その匿名化処理とデータベース化に非常に時間を要した。また、RASECC-GMの改変開発作業中に能登半島地震（令和6年1月1日）が発災し、RASECC-GM開発者が災害対応に従事することとなり、改変開発作業が遅延した。
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| Strategy for Future Research Activity |
療養患者データの匿名化およびデータベース化は令和5年度末に完成し、RASECC-GMの改変作業も同時期に再開することができた。よって、令和6年度中に令和5年度に進める予定であったRASECC-GMを用いた新型コロナウイルス感染症患者の健康管理ツール開発、具体的には低酸素血症発症予測アルゴリズムを組み込んだアラート機能を備えたシステム開発を行うことが可能であると見込んでいる。
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