| Project/Area Number |
23K24450
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| Project/Area Number (Other) |
22H03191 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56010:Neurosurgery-related
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
飯原 弘二 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 病院長 (90270727)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
猪原 匡史 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (00372590)
尾形 宗士郎 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 室長 (00805012)
田宮 菜奈子 筑波大学, 医学医療系, 教授 (20236748)
平松 治彦 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, その他, 部長 (40304125)
竹上 未紗 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 客員研究員 (50456860)
松丸 祐司 筑波大学, 医学医療系, 教授 (70323300)
西村 邦宏 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (70397834)
野口 暉夫 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (70505099)
泉 知里 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部門長 (70768100)
連 乃駿 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医師 (70965053)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
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| Keywords | Patient Health Record / 心臓病 / 脳卒中 / 人工知能 / PHR / 人口知能 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、医療従事者と患者が急性期・回復期から慢性期まで、双方向性にhealth information technologyを活用した疾患管理システムを活用し、発生したリアルワールドデータから人工知能を用いて、循環器病の再発、重症化・QOL低下の効果的な予防を達成する、世界初の循環型医療モデル（Circular Healthcare System）を構築する。このモデルの導入により、長期的な循環器病患者のアウトカムの改善、医療費の削減効果が証明されれば、本邦から世界に革新的なデジタル医療モデルを発信することが可能となり、持続可能な健康長寿社会の実現に向けての効果は計り知れない。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、阪急阪神ホールディングスと共同で、脳卒中の疾患管理アプリである、ストロークノートを開発し、実装した。ストロークノートでは、日々の疾患管理状況（血圧、服薬状況等）や、退院後の中長期の患者報告アウトカム（Patient Reported Outcome, PRO）が収集可能であるが、Pilot Studyとして、国立循環器病研究センター脳内科に入院し、自宅退院した脳梗塞患者52名ほどを対象とし、1ヶ月間の利用調査を行った。協力患者は比較的高齢(中央値:66歳、25-75％tile:54-79)であったが、アプリの導入率は78.8％（52人に案内、41人が使用）と高率であった。また導入患者の中で、毎日アプリを起動し、血圧や内服状況を入力した（定着率）割合は78.0％と高水準で達成できており、脳卒中患者においても、本アプリが、急性期病院退院後の疾患管理に有用であることが示唆された。
最終的には１年間で合計83名に協力を同意いただき、協力患者の中央値は65歳（25-75％tile:53-77)であったが、1ヶ月の検証期間を満たしたアプリの導入率は87.9％（83人に案内、73人が使用）であった。1ヶ月のアンケート後もアプリを継続的に起動し、2025年3月時点での継続使用率（長期定着率）は50.6％であった。医師による案内やCustomer support、ポイント付与による歩行などの動機づけが導入に有用であることが示唆された。患者が入力されたデータを、担当医療従事者が遠隔で確認できる『医療者用画面』開発し、継続的な血圧や服薬指導が可能となった。
次年度以降、疾患管理アプリ情報と急性期診療情報との統合、さらに回復期リハビリテーション病棟へ転院となった脳卒中患者を対象に、実装の検証を行う予定である。
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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
これまで、国立循環器病研究センターにおいて、急性期から退院後の縦断的なデータベースを構築し、機械学習による再発予測モデルを開発した。さらに日本脳卒中学会研修施設を対象としたデジタルヘルスの導入状況に関する施設調査を実施し、デジタルヘルスによる病診連携は、２５％の施設で、さらに救急隊と病院との連携では２２％の施設で導入されていることが明らかとなった。循環器病対策推進基本計画において、急性期から回復期、生活期にシームレスな医療・介護連携が必要であることが掲げられており、令和６年度から開始された、医師の働き方改革においても、より効率的な医療・介護連携がより重要になってくると考えられ、その点について、デジタルヘルスの有用性は論を俟たないものと考えられる。
令和６年度には、より効率的な医療・介護連携の実現を目指しストロークノートを開発した。国立循環器病研究センターに入院した脳梗塞患者を対象にしたパイロットスタディーを実施し、高齢者においても、ストロークノートの高い導入率と退院後も継続的な使用が可能であることが実証できた。次年度以降のさらなる実装に向けて、検証を続けているところである。
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| Strategy for Future Research Activity |
国立循環器病研究センターに入院した脳梗塞患者を対象に、脳梗塞縦断的データべースを構築し、機械学習を用いた脳卒中の再発予測を検証した。その結果、再発に関連する因子として、１）リハビリテーション(理学療法、作業療法、嚥下訓練)の実施と、２）退院時の適切な二次予防の実施(スタチンの投与、ワーファリンの投与)を明らかとした。この結果は、急性期病院の退院時までに、脳梗塞再発予測モデルを基にした、再発リスク評価が実現可能であることを示し、リスク情報を患者・家族、医療者が共有し、患者の慢性期QOLテータを連結することで、より効果的な再発予防が可能となることを示している。さらに、令和６年度に、脳卒中後の慢性期疾患管理アプリである、ストロークノートの実装が、高齢者を対象にしても、十分実現可能であることが証明された。この一連の研究は、脳梗塞発症後、急性期から慢性期までのシームレスな疾患管理を、デジタルヘルスを活用することで、より効率的に実現する可能性が示唆している。今後、対象患者を、回復期リハビリテーション病棟への転院患者や他の急性期施設まで広げるとともに、適切なケアプランやバイタルサイン等に関する疾患管理手法の提唱を目指す。
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