大規模脳卒中登録研究データを用いた、脳卒中診療システム最適化に関する研究

• Project/Area Number: 25K15975
• 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: National Cardiovascular Center Research Institute
• Principal Investigator: 吉村 壮平 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (70739466)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 古賀 政利 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 部長 (30512230) ; 三輪 佳織 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (80645341) ; 吉江 智秀 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医師 (00465444)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 脳卒中 / 登録研究 / 転帰予測 / 人工知能

Outline of Research at the Start

脳卒中は、原因となる病気や診療の内容が多彩で、地域や病院によっても診療の特徴に差がある。そのため、各地域の実情を考慮した脳卒中予防対策が重要である。地域や病院での特徴が違う原因として、人口統計や気候、施設の医療事情などが関係していると考えられる。本研究では、これらの情報を大規模脳卒中レジストリデータである脳卒中データバンクと連結して、機械学習を用いて解析し、脳卒中の発症や、発症後の経過と関連する要因を検討する。この研究によって、地域毎の脳卒中の発症予測が可能となれば、脳卒中診療を適正化し、脳卒中医療政策策定へ提言することが可能となる。