| Project/Area Number |
21K15642
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52010:General internal medicine-related
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| Research Institution | University of Fukui |
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Principal Investigator |
山中 俊祐 福井大学, 学術研究院医学系部門(附属病院部), 助教 (40622907)
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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 |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 肺炎 / AI / SpO2 / 人工知能 / CNN / 予後予測 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、SpO2モニターという皮膚に光を当てて、その跳ね返ってくる光から動脈血の酸素濃度を推定する装置を人工知能を利用して分析することで、肺炎診断とその治療経過の予測が可能かを検証する事を目的として行う。福井大学医学部附属病院救急室を受診される患者さんのうち、肺炎が疑われて胸部レントゲンもしくはCTを撮影される方を対象に、SpO2測定を行う。その経過とSpO2モニター波形を紐づける事で人工知能の学習を行い、SpO2モニターの波形から肺炎診断が予測可能かを検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
22年度末までにデータ集積を終え、23年度末までにそのデータクリーニングと解析、AIモデルの構築、結果の発表を行った。ERでのSpO2波形モニター単独による他の疾患との分離には内部検証でAUC0.73（95%CI 0.59-0.88), 時間的外部検証で0.72（0.57-0.86）,実際の使用状況と想定されるER患者のみで0.77（0.63-0.91）であり、NPVは0.92（0.88-0.96）と高精度であった。この結果は第51回日本救急医学会学術集会において口頭発表を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
23年度の中旬まで続いたコロナによる診療制限や受け入れの混乱はER患者数を減らし、研究対象者やボランティア数の減少となり、データ蓄積の遅れにつながった。23年度末には予定より遅く少ないものの900例のデータ収集を終えたが、その後のデータクリーニング、解析、学術集会での結果発表の遅れとなった。論文発表もその影響で24年度末ごろとなる見込みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
データ収集、データクリーニング、基本的な解析は終了している。24年度末に向けて学術雑誌に論文掲載を目標に進めていく。
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