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Development of a machine learning model to predict of delirium in cardiac surgery using preoperative data and EEG

Research Project

Project/Area Number 22K10839
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 58060:Clinical nursing-related
Research InstitutionOsaka 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)

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)
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: ¥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)
Keywordsせん妄 / 心臓血管外科 / 脳波 / 予測 / 検出 / リスクアセスメント / 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。

Outline of Annual Research Achievements

本年度中は、昨年度に収集したデータからせん妄発症を予測する機械学習モデルを構築し、学術雑誌2誌に投稿、掲載された。また、モデルの精度及び汎用性向上と、せん妄検出への応用を目的とし、追加のデータ収集を開始した。
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、現時点でおよそ250名の同意を得ている。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。
収集した術前データから心臓血管外科医師。精神科医師、看護師の知見に基づく特徴量選択を行い、Extra-trees, Randomforest等複数の機械学習アルゴリスムで予測モデルを構築した。最も優れるものでは感度;0.55、特異度;0.89、Area under the receiver operating characteristic curve;0.76と、従来報告されている統計学的手法に基づく予測モデルを凌ぐ精度を示した。この結果は、2023年11月にScientific reportsに掲載された(doi 10.1038/s41598-023-48418-5.)。英文校正と投稿費として、47万円を使用した。
また、HARU-1を用いて計測した脳波データを用いたせん妄予測に関しては、2023年11月にFrontiers in Psychiatryに掲載された(10.3389/fpsyt.2023.1287607)。せん妄を発症する患者の術前脳波は複数の周波数帯、特にガンマ帯において、せん妄非発症者とは異なる特徴を有することを示した。従来は術中脳波に着目した研究が多く報告されてきたなか、術前脳波にてせん妄発症への脆弱性を見極めることができるという、新規性のある結果を示した。

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及び分析、論文投稿が進行していると判断される。

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外的検証と、必要に応じて改良を行なっていく。
また脳波データについて、せん妄予測だけでなくせん妄検出への有用性を検証するため、データ収集と分析を行う。
得られた成果を論文投稿及び学会発表にて、積極的に発表していく。

Report

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

    (5 results)

All 2023 2022

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 2 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Predicting postoperative delirium after cardiovascular surgeries from preoperative portable electroencephalography oscillations2023

    • Author(s)
      Hata Masahiro、Miyazaki Yuki、Nagata Chie、Masuda Hirotada、Wada Tamiki、Takahashi Shun、Ishii Ryouhei、Miyagawa Shigeru、Ikeda Manabu、Ueno Takayoshi
    • Journal Title

      Frontiers in Psychiatry

      Volume: 14 Pages: 1287607-1287607

    • DOI

      10.3389/fpsyt.2023.1287607

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Development of postoperative delirium prediction models in patients undergoing cardiovascular surgery using machine learning algorithms2023

    • Author(s)
      Nagata Chie、Hata Masahiro、Miyazaki Yuki、Masuda Hirotada、Wada Tamiki、Kimura Tasuku、Fujii Makoto、Sakurai Yasushi、Matsubara Yasuko、Yoshida Kiyoshi、Miyagawa Shigeru、Ikeda Manabu、Ueno Takayoshi
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 13 Issue: 1

    • DOI

      10.1038/s41598-023-48418-5

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Presentation] 機械学習による心臓血管外科術後せん妄の予測精度へ 人工心肺使用の有無が及ぼす影響2023

    • Author(s)
      長田知恵,上野高義
    • Organizer
      第11回看護理工学会学術集会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習を用いた心臓血管外科術後せん妄の予測モデルの構築2023

    • Author(s)
      長田知恵、桝田浩禎、畑真弘、宮崎友希、上野高義
    • Organizer
      第87回日本循環器学会学術集会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 心臓血管外科術後せん妄の発生状況とリスク因子の検討2022

    • Author(s)
      長田知恵、上野高義
    • Organizer
      第53回日本看護学会学術集会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

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

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