凝固波形の機械学習による凝固時間延長症例における迅速な原因鑑別法の開発

Research Project

Project/Area Number	24K18669
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52010:General internal medicine-related
Research Institution	Fukushima Medical University
Principal Investigator	松田将門福島県立医科大学, 保健科学部, 助教 (30838652)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	凝固波形解析 / AI / 活性化部分トロンボプラスチン時間 / プロトロンビン時間 / 凝固異常
Outline of Research at the Start	血液凝固時間の延長は出血性素因や血栓性素因の存在を示唆するが、肝機能障害や抗凝固薬使用などでも延長するため確実な鑑別が必要である。また、救急外来など緊急時は迅速性も求められる。本研究では、凝固時間の測定時に得られる凝固反応曲線を解析する技術である凝固波形解析（CWA）に着目し、多数のCWAデータを機械学習させることで1回の測定で凝固時間延長原因を鑑別できる検査法の開発を目的とする。これにより、原因鑑別に複数の検査を要し時間と費用がかかる現状の課題の克服が期待され、出血リスクと血栓リスクの迅速な鑑別を目指す。