機械学習による術中運動誘発電位モニタリングでのAnesthetic Fade鑑別モデルの構築

• Project/Area Number: 24H02695
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: 3210:General internal medicine, organ-based internal medicine, internal medicine of the bio-information integration, and related fields
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 油野 岳夫 金沢大学, 附属病院, 臨床検査技師
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥330,000 (Direct Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥330,000 (Direct Cost: ¥330,000)

Outline of Research at the Start

脳外科手術などにおいて術後麻痺回避のために施行される運動誘発電位（motor evoked potential: MEP）モニタリングには、運動経路（錐体路）に異常がなくともMEPの振幅が低下するFadeと呼ばれる偽陽性がある。このFadeについては、その判別基準や原因については明らかとなっていない。本研究は、MEPモニタリングの精度向上のために、人工知能技術の一つである機械学習を用いてFade現象鑑別のモデルを開発することである。