確率的潜在構造モデリングシステムを用いた「次世代人工知能」による敗血症治療支援

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K09396
• Research Institution: Saga University
• Principal Investigator: 阪本 雄一郎 佐賀大学, 医学部, 教授 (20366678)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 末岡 榮三朗 佐賀大学, 医学部, 教授 (00270603) ; 本村 陽一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 首席研究員 (30358171) ; 櫻井 瑛一 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究員 (50612173)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 敗血症 / 確率的潜在意味解析 / 確率的構造モデル

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」の基本的な考え方に基づいた敗血症患者治療における臨床支援のための科学的証拠（エビデンス）の構築である。
具体的には、以下の３点について検討する。 (1) 敗血症患者の入院期間中に医療資源を最も投入した「傷病名」と、入院期間中に提供される手術、処置、化学療法などの「診療行為」の組み合わせで分類される診断群分類（Diagnosis Procedure Combination: DPC）情報の推移を「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」に基づく分析システムで解析し、敗血症治療に臨床応用可能な情報システムを構築するために敗血症に特異的な治療法・治療薬の重みづけを検証する。
(2)上記(1)のシステムの質向上のため研究代表者が特許開示中(2016-45727)の検査データの推移による診療支援システムの基盤となっている検査データの推移や既存の敗血症スコアの推移との関連を検証し本システムの臨床応用力を強化する。
(3)上記(2)で明らかにした結果をもとに、敗血症患者治療支援において「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」の予測精度を向上する科学的証拠（エビデンス）を構築する。また、他の重症疾患に対する応用も検証する。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナ感染症の蔓延によって敗血症の入院患者様のご家族が院内にお越しいただけない期間が長期間になっており承諾証の取得などで症例の集積がやや遅れている。

Strategy for Future Research Activity

症例の集積もある程度進んでおり情報収集などの人員の交代などもスムーズに行われており１年間の延長で概ね結果を出すところまで到達できうると考えていいる。

Causes of Carryover

新型コロナによって患者登録が滞ったため作業期間の延長による人件費や解析ソフト類の契約量、解析機器等の購入費。