2019 Fiscal Year Research-status Report
心不全治療を最適化するAI型診療支援システムの基盤研究
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19K17529
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
遠山 岳詩 九州大学, 大学病院, 医員 (00828197)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 診療支援システム / 心不全治療 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、人工知能（AI）の技術を用いて、心不全専門医に匹敵するレベルで患者の状態を把握し、最適な治療を提案する「診療支援システム」を構築することを目的としている。初年度である2019年度においては、システム環境整備と、機械学習のプロトタイプの構築（データの収集からAIの精度検証）を行った。
システム環境整備としては、ビッグデータのハンドリングやマルチプロセス等の演算を、ローカル環境において高速に処理可能な環境を構築した。取得した医療情報はイントラネット内で安全に管理をできるように環境を整備した。また、心不全診療支援システムにおけるプロトタイプとして、循環器診療における主要な治療薬の一つである抗凝固薬の処方提案を行うAIの作成に取り組んだ。データは病院のHIS端末や部門システム等からデータを抽出した。これらのデータは匿名化した上で、データのハンドリング、コーディング等を行い、機械学習可能な構造化データの形に加工した。循環器専門医の処方判断を正解ラベルとするこれらのデータを、学習用データと検証用データに分割し、複数の機械学習アルゴリズム（ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク等）を用いて、処方提案のAIの予測精度を検証した。AIの予測精度は曲線下面積area under the curve (AUC) =0.79 - 0.80であった。また、AIが予測における重要因子についても評価をおこなった。当該研究の結果については、2020年度に学会発表予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
心不全診療においてはさまざまな要因がその診療方針の決定に関与するため、最初から全てを要因を網羅するデータベースを構築するにはハードルが高いと判断した。まずはプロトタイプとして抗凝固薬の処方提案をテーマとして掲げ研究を進めているが、研究は概ね順調に進展していると考えている。
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| Strategy for Future Research Activity |
網羅的な心不全診療支援システムをつくるためには、基となるデータベースの構築が最重要課題である。今後は、より情報を充実させたデータベースの構築を目指す予定としている。
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| Causes of Carryover |
2019年度は、新型コロナウイルスのため発表予定予定の学会等の出張が延期となったため、差額が生じている。延期となったものは次年度の研究に必要な経費として使用予定である。
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