肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築：統計・機械学習分析による解析

• Project/Area Number: 24K15796
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Jichi Medical University
• Principal Investigator: 大河原 晋 自治医科大学, 医学部, 教授 (50724522)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 透析低血圧 / 肝臓内局所酸素飽和度 / 予知モデル / 機械学習

Outline of Research at the Start

透析低血圧症は除水による循環血液量減少がその発症に関与すると考えられるが、予知および予防法の確立には至っていない。近年、腹腔内循環動態と大循環は互いに関連し、透析低血圧症発症への腹腔内循環動態破綻の関与に注目が集まっているが、透析低血圧発症の観点で、腹腔内循環動態を示す指標との関連の検討はない。本研究では透析低血圧発症に関与する予知因子を肝臓内局所酸素飽和度測定を含む臨床的指標から多重ロジスティック回帰分析と機械学習分析を比較検討し、高精度の透析低血圧発症予知モデルを構築することを目的とする。