Development of a machine learning model to predict of delirium in cardiac surgery using preoperative data and EEG
Project/Area Number |
22K10839
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58060:Clinical nursing-related
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
吉田 靖 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任准教授 (30532519)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 学 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60284395)
上野 高義 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60437316)
桝田 浩禎 大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (80793918)
畑 真弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80816223)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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Keywords | せん妄 / 心臓血管外科 / 脳波 / 予測 / 術後せん妄 / 周術期管理 / 機械学習 |
Outline of Research at the Start |
せん妄は外科患者においては疾患予後にも影響する深刻な問題であり、ハイリスク患者を早期に予測し予防的介入をすべきとされている一方、未だ十分な精度を有する術後せん妄の予測ツールは存在しない。その中で、機械学習は複雑なデータからパターンを掴み予測を行うことに長けており、せん妄予測に有効な手法であると考えられる。またせん妄発症は脳の機能的結合性と関連する可能性があり、術前脳波からその特徴を抽出することで、せん妄の予測や発症機序への示唆が得られると見込まれる。本研究では、周術期データ及び術前に非侵襲的に得られる前頭部脳波のデータを用いて、せん妄発発症予測機械学習モデルを構築することを目的とする。
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Outline of Annual Research Achievements |
本年度中は、心臓血管外科術後せん妄予測機械学習モデルの構築のために、データ収集と解析、学会発表を行った。 データ収集は大阪大学医学部附属病院心臓血管外科にて行い123名の同意を得た。電子カルテと直接訪問によるデータ収集のほか、簡易脳波計"HARU-1"(PGV株式会社)にて脳波データを記録した。せん妄評価は術後7日間の追跡で、DSM-Vの診断基準に則り行った。 収集したデータは、連続変数の2値変換や、主成分分析等を用いた次元圧縮、周波数分析などを行い、予測に最適なデータ型を探索した。その後、単変量解析や機械学習的手法により複数の特徴量セットを抽出し、その各々を機械学習アルゴリズムにかけ分析した。予測モデルの評価指標にはArea Under the Receiver Operating Characteristic curveのほか、Area Under the Precision-Recall Curve、感度、特異度等を用い、より有用性の高いモデルについて協議した。データ収集はベッドサイドにてiPadを用いて行い、分析にはMacBook Pro等を使用し、これらの機器およそ60万円のほか解析手法や精神失敬疾患に関する文献、白衣等、合計90万円程度の物品費を使用した。 また心臓血管外科におけるせん妄の発生状況や、術式等で区分したサブグループにおけるモデル構築過程とその検証結果について、国内2学会(第53回日本看護学会学術集会、第87回日本循環器学会学術集会)で発表した。学会へは情報収集のため大学院生3名が同行し、当研究費よりおよそ30万円を使用した。 上記の成果として、せん妄発症患者と非発症患者における平常時脳波の周波数的特徴やせん妄リスク因子が導かれ、交差検証にて高い精度を示す予測モデルが構築された。以後、構築したモデルの更なる検証と改良を行う。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の計画通りにデータ収集が進行し、解析及びモデル構築も順調に進んでいると判断される。
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Strategy for Future Research Activity |
引き続きデータ収集を行い、構築した予測モデルの検証と改良を行なっていく。 また、これまでは脳波データをその他の臨床データを分け、せん妄発症に関わる各々の特徴を分析し、モデル構築を行なってきた。今後はこれまでに得られた知見をもとに、脳波データとその他のデータを組み合わせた分析を行うことで、せん妄発症機序への示唆を得るとともに、より高精度の予測モデルが構築できると考える。 また術後脳波の解析を進め、せん妄患者の脳波的特徴について調べる。
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)