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

2022 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 – 2024-03-31
• Keywords: 確率的潜在意味解析 / 確率的構造モデル / 敗血症患者治療

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。今回の研究によって「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」を用いることによってDPCデータのクラスター分類の上でのクラスターの変化が結果的に転帰や入院期間等を予測し得る可能性がある点が明らかになった。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

１年間の延長によって症例の追加も行えた。

Strategy for Future Research Activity

更なる症例の集積による精度の向上を行う。また、重症患者治療に「確率的潜在意味解析と確率的構造モデル」の基本的な考え方が活用できうることは確認できたのでより臨床的に重要な課題解決につながる研究内容に発展させる。

Causes of Carryover

必要予算はデータ収集、解析の人件費と解析システムのランニングコストであり必要最低限の予算に抑えて研究期間の確保に充てたため。