口腔外科手術後の誤嚥リスクを電子聴診で可視化するためのAI音要素判別器の開発

• Project/Area Number: 24K13069
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 57060:Surgical dentistry-related
• Research Institution: Hiroshima University
• Principal Investigator: 清水 慶隆 広島大学, 医系科学研究科(歯), 助教 (10294597)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 貞森 拓磨 広島大学, 病院(医), 研究員 (40437611)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 誤嚥 / 誤嚥性肺炎 / 咽頭残留 / 口腔外科手術 / 術後管理

Outline of Research at the Start

気道確保の技術が進歩し気道管理困難症例は減少しているにも関わらず、周術期に発生する誤嚥症例は増加しており、特に口腔外科手術の術後は誤嚥リスクが高い。麻酔薬は嚥下関連筋を弛緩させ、唾液や血液などの咽頭残留を増加させることで誤嚥を引き起こす。そこで咽頭残留をモニタリングし、吸痰や姿勢調整などの介入を適正化することで誤嚥リスクを軽減させることを想起した。この研究課題では、咽頭残留物で吸気に同期してラ音が発生することを確認し、電子聴診で咽頭残留を定量化するための方策を検討する。具体的には、嚥下造影検査で咽頭残留を確認しながら呼吸音の音響解析を行い、咽頭残留判別に必要な基盤技術を確立させる。