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国際的に活用できる尿路感染症の適正治療に向けた薬剤耐性菌のAI診断システムの開発

Research Project

Project/Area Number 22K09525
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 56030:Urology-related
Research InstitutionKobe University

Principal Investigator

重村 克巳  神戸大学, 医学研究科, 教授 (00457102)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 滝口 哲也  神戸大学, 都市安全研究センター, 教授 (40397815)
大澤 佳代  神戸常盤大学, 保健科学部, 教授 (50324942)
宮良 高維  神戸大学, 医学部附属病院, 特命教授 (50368304)
高島 遼一  神戸大学, 都市安全研究センター, 准教授 (50846102)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords尿路感染症 / 正解率 / AI診断システム
Outline of Research at the Start

近年医療分野において、人工知能(AI)を用いた診断システムが実用化されつつある。
従来の薬剤耐性感染症の検査には時間を要し、初期治療は医師が患者背景、尿所見などの情報から総合的に判断して、原因菌を推定して広域抗菌薬を選択するも、しばしば治療失敗や薬剤耐性の拡大に繋がっている。初期治療段階で耐性菌を予測できるAIシステムが実用化されれば、不適切な抗菌薬投与によるさらなる薬剤耐性化を防止できる。本研究では近隣諸国を含めた、治療データなどの臨床、細菌の情報毎に最適な深層ネットワークの検討を行う。最終的に、国際的に利用できるAIを用いた適正治療・耐性菌・耐性機構予測システムの開発を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

【背景・目的】近年、尿路感染症(UTI)など感染症における薬剤耐性菌が問題視される。解決策として人工知能(AI)を用いたデジタル医療の確立が挙げられる。治療初期における薬剤耐性菌AI診断システムが実用化すれば、抗菌薬の過剰投与による薬剤耐性菌蔓延を防止できる。そのため、開発の初期段階としてUTIの原因の大部分を占める大腸菌を判別し精度比較を行った。
【方法】当院でUTIと診断された患者データ(A)および他施設の同データ(B)を対象とした。機械学習手法にはランダムフォレストを使用した。精度比較として、特徴量選択なしで学習データA・テストデータA(条件1)と学習データA+B・テストデータA(条件2)を用いた。特徴量選択ありで学習データA・テストデータA (条件3)と学習データA+B・テストデータA+B(条件4)を用いた。また、条件2と条件3を条件3の特徴量を用いて比較した。
【結果】条件1では正解率(Acc)78 %,再現率(tpr)10 %,偽陽性率(fpr)5 %、条件2ではAcc79 %,tpr17.5 %,fpr5 %であった。Accは条件2で1%上がったが、データ数の少なさからtprがどちらも低かった。条件3と条件4の比較では、どちらも特徴量40個でtprは40%超だったが、条件4でfprは高く精度が低下した。また、選択された特徴量の比較結果では条件4で腎盂腎炎など診断情報が選択された。この疾患は大腸菌が原因菌であることが多く臨床の特徴と一致した。今後他の条件設定の解析も進めていく予定である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

2023年度に医学研究科の基礎分野に異動となり、臨床データへのアクセスに少し時間を要したため。

Strategy for Future Research Activity

このたび4月より他施設に異動したため、さらなるデータも増やしつつ研究を進めていく予定である。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2023 2022 Other

All Int'l Joint Research (4 results) Presentation (2 results)

  • [Int'l Joint Research] 台北医学大学(その他の国・地域)

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Int'l Joint Research] ガジャマダ大学(インドネシア)

    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Int'l Joint Research] ガジャマダ大学(インドネシア)

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Int'l Joint Research] 台北医学大学(台湾)

    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習手法ランダムフォレスト法による尿路感染症の原因菌予測2023

    • Author(s)
      門実槻、重村克巳、前田光毅、高島遼一、滝口哲也、三ツ石紀、向井茂人、乃美昌司、宮良高維、藤澤正人
    • Organizer
      第71回日本化学療法学会西日本支部総会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] AIを用いた適正治療薬・耐性菌・耐性機構予測システムの検討2022

    • Author(s)
      梁英敏、重村克巳、大西玲於 、前田光毅、高島遼一、滝口哲也、藤澤正人
    • Organizer
      第92回日本感染症学会西日本地方会学術集会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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