Development of a Self-Extubation Prediction Model Based on Facial Expression Recognition in ICU Patients Using Deep Learning

• Project/Area Number: 25K13856
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58060:Clinical nursing-related
• Research Institution: National Center for Global Health and Medicine
• Principal Investigator: 梅田 亜矢 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 国立看護大学校, 成人看護学 講師 (00734013)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 青島 恵美子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, センター病院, 看護師 (00992992) ; 岡本 竜哉 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, センター病院, ICU・CCU・HCU管理室医長 (30419634)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2027: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 自己抜去 / ICU / 深層学習 / 身体拘束

Outline of Research at the Start

ICU患者は生命に直結するチューブ類を挿入されていることが多い。患者は常に興奮したりチューブを自己抜去したりする状況ではないが、予測ができないため長時間、身体拘束を行われる現状がある。そこで本研究では、ICU患者の動画像データから表情の経時データを得て自己抜去の予測モデル開発を行う。具体的には(1）自己抜去に至ったICU患者と、そうでなかった患者双方の動画像を基礎データとする(2）動画像から深層学習モデルを用いて、経時的な顔面の座標データ（表情データ）を取得する(3）表情データを用いた自己抜去予測モデルを開発する(4）自己抜去予測モデルの予測性能を評価する(5）臨床でのリアルタイム検証を行う。