看護師による早期発見に向けた機械学習を用いた重症疾患後のうつ症状予測モデルの作成

• Project/Area Number: 23K09968
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58060:Clinical nursing-related
• Research Institution: Komazawa Women's University
• Principal Investigator: 吉野 靖代 駒沢女子大学, 看護学部, 講師 (50806255)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 卯野木 健 札幌市立大学, 看護学部, 教授 (40465232)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: ICU退室後 / メンタルヘルス / ソーシャルサポート / 機械学習 / レジリエンス / 予測モデル

Outline of Research at the Start

本研究は、①ICU退室後患者のうつと心理学的特徴（レジリエンス）の関連を明らかにすること、 ②機械学習を用いてICU退室後のうつ予測モデルを作成することを目的とし、前向きコホート研究を実施する。
課題１ではICU退室から1年、3年後のメンタルヘルスと心理学的特徴との関連を調査し、課題２では、機械学習も用いて、ICU退室後のうつの予測モデルの作成を行う。

Outline of Annual Research Achievements

【研究目的】近年、集中治療室（Intensive Care Unit; 以下ICU）で治療を受けた重症患者の存率は改善している。しかし、ICUを退室した患者のQuality Of Life（以下QOL）低下が問題となっている。原因としてICU退室後の身体機能、認知機能障害に加えてうつや不安、PTSD（心的外傷後ストレス障害）を含むメンタルヘルスの問題を抱えることが指摘されており、本邦でもおよそ3割の患者がうつ症状を呈している。特にICU退室後のうつには患者個人の性格や回復力などの心理学的特性が影響している可能性がある。本研究はICU退室後のうつと心理学的特性であるレジリエンスとの関連を前向きに調査し、更に人工知能（AI）の一種である機械学習を用いて、ICU退室後におけるうつの予測モデルを作成することを目的とする。
【研究実施計画】《課題1》ICU退室後1・3年における前向き調査の実施　《課題2》ICU退室後のうつ予測モデル作成
【研究実績】《課題1》ICU退室後1・3年における前向き調査の実施に関して、研究実施施設の倫理審査の承認を受けた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

倫理審査書類準備に時間を要したため。

Strategy for Future Research Activity

倫理審査委員会より承認を得ているため、データ収集に着手する。