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Prediction of blood pressure drop during hemodialysis Machine Learning to intradialytic hypotension

Research Project

Project/Area Number 21K21149
Research Category

Grant-in-Aid for Research Activity Start-up

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section 0908:Society medicine, nursing, and related fields
Research InstitutionKanagawa Institute of Technology

Principal Investigator

Kawasaki Michihiro  神奈川工科大学, 健康医療科学部, 助教 (00908072)

Project Period (FY) 2021-08-30 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords機械学習 / 深層学習 / 透析低血圧 / 予測 / Python / 血液透析 / Tensorflow / IDH
Outline of Research at the Start

血液透析中,場合によっては急激な血圧低下を起こす.血圧低下は生命予後に影響すると言われており,補液をおこないながら治療をおこなう方法など様々な工夫がおこなわれている.しかし,このような技術手法を駆使しても,急激な血圧低下を防ぐことができていない現状である.
本研究では患者背景(性別、年齢、疾患名など)や過去の透析施行中データ(時間,最高血圧,最低血圧,平均血圧,除水速度,除水量,心拍数,体重)から単位時間あたりの各要素の変化量を算出し,統計学的手法を用いて要因を探究するのに加えて,機械学習を利用して透析施行中の血圧低下予測モデルを構築して血圧低下を予測するという新たな指標の確立を目指す.

Outline of Final Research Achievements

In this study, we attempted to predict blood pressure decrease using a deep learning model based on intermittent blood pressure measurements in hemodialysis patients. The basic data and the change data were used, and the blood pressure after 10 minutes was used as the teacher data. The MAE of the highest blood pressure was 3.9 and that of the lowest blood pressure was 2.4 in all data (6,774 cases), indicating that the prediction model could be used. However, the MAE in the new test data (7,960 cases) was 4.62, and 11.67% of cases were predicted to be 10 mmHg or lower. For classification prediction, 183,074 blood pressure data from 235 chronic maintenance dialysis patients were used, and SVM, XGBoost, and other methods yielded more than 90% correct predictions.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本検討では機械学習を利用して透析施行中の血圧低下予測モデルを構築することで,実際の透析治療中に血圧低下をリアルタイムに予測して,その結果を臨床現場にフィードバックすることが可能であると考えられる.つまり,血圧が低下する可能性を医療従事者に事前に示唆することで,医療従事者はより注意深く患者観察をおこない,結果として患者の血圧低下を予防できると考えられ,透析治療中における血圧予測という新たな指標を創造すると考えられる.

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 5 results)

  • [Journal Article] 深層学習を用いた血液透析中の血圧低下予測と影響因子の検討2022

    • Author(s)
      川崎 路浩 , 鈴木 聡
    • Journal Title

      医工学治療

      Volume: 34 Pages: 86-95

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 透析分野における機械学習を用いた数理解析について2023

    • Author(s)
      川崎 路浩
    • Organizer
      第61回日本人工臓器学会大会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 透析中低血圧を防止する機械学習を用いた血圧低下予測モデルの構築2023

    • Author(s)
      川崎 路浩
    • Organizer
      第3回日本腎・血液浄化AI学会学術集会・総会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] EXPLORING FACTORS INFLUENCING INTRADIALYTIC HYPOTENSION USING DEEP LEARNING2022

    • Author(s)
      Michihiro Kawasaki, Satoshi Suzuki
    • Organizer
      NEPHROLOGY DIALYSIS TRANSPLANTATION
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 臨床工学技士によるAI技術の利用 必要な知識と実際2022

    • Author(s)
      川崎 路浩
    • Organizer
      日本血液浄化技術学会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 深層学習を用いた血液透析中の血圧低下予測と影響因子の検討2021

    • Author(s)
      川崎 路浩
    • Organizer
      第27回日本HDF医学会学術集会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] 透析分野におけるビッグデータ有効活用の可能性 機械学習を使った血液透析中における血圧低下予測モデルの可能性2021

    • Author(s)
      川崎 路浩
    • Organizer
      第59回日本人工臓器学会大会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Invited

URL: 

Published: 2021-10-22   Modified: 2025-01-30  

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