深層学習による心房細動患者の脳梗塞発症の予測モデル構築

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K09419
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 桜井 亮太 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (80466747)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 深層学習 / 予測モデル / データベース / 心房細動 / 脳梗塞発症

Outline of Annual Research Achievements

本研究は、大規模な電子的診療データを利用し、新しい機械学習的手法である深層学習によって、心房細動患者の将来の脳梗塞発症予測モデルを構築することを目的としている。このうち、当該年度では、深層学習によって、単施設の診療データで高精度な疾患発症の予測モデルを構築するためには、どの程度のデータ量が必要か、あるいは十分かを検討するために、使用するデータの取得およびデータベースの構築を計画していた。具体的には、SS-MIX2標準化ストレージに格納されている診療データの抽出、SS-MIX2拡張ストレージに格納されている診療データの抽出、データの整備およびデータベースの構築である。また、当該分野の最新情報収集・外国語による研究成果発表の予行演習のために、海外学会に参加することも前倒しで計画していた。
前者に関しては、研究に必要な解析用計算機の値上がりにより前倒し支払申請が必要であり、10月下旬まで待ったこと、研究倫理審査を申請してから実際に審査が行われるまでに5ヶ月を要したこと、オプトアウト同意の期間として3ヶ月を要したこと、データへのアクセス許可およびアカウント作成に時間を要したこと、さらには長時間検索がかかる可能性のある処理をする必要があるため、通常の病院業務処理とバッティングしないよう、データへのアクセス時間に制限があったこと、などにより、未だ十分なデータベース構築が完了してはいない。しかしながら、前述のように、環境はほぼ整ったため、次年度前半位までにはデータベース構築、およびクリーニングを完了する予定である。
後者に関しては、欧州心臓病学会に参加・発表し、次年度以降の研究をスムーズに遂行する足掛かりとなった。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

研究に必要な解析用計算機の値上がりにより前倒し支払申請が必要であり、10月下旬まで待ったこと、研究倫理審査を申請してから実際に審査が行われるまでに5ヶ月を要したこと、オプトアウト同意の期間として3ヶ月を要したこと、データへのアクセス許可およびアカウント作成に時間を要したこと、さらには長時間検索がかかる可能性のある処理をする必要があるため、通常の病院業務処理とバッティングしないよう、データへのアクセス時間に制限があったこと、などによる。

Strategy for Future Research Activity

前述のように、環境はほぼ整ったため、次年度前半位までにはデータベース構築、およびクリーニングを完了する予定である。そのデータベースを用いて、次年度後半に理想的なモデル構築のための深層学習アルゴリズムを模索する予定である。なお、当該年度に引き続き、当該分野の最新情報収集・外国語による研究成果発表の予行演習のために、海外学会に参加することも予定している。