2019 Fiscal Year Research-status Report
Development of an immediate outcome prediction system for intensive care patients: Big data time series analysis with artificial intelligence
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19K18343
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
小林 直也 東北大学, 大学病院, 助教 (50837036)
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2019-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / 集中治療 / 敗血症 / 転帰予測 / 予後予測 / 機械学習 / 人工知能 / 時系列データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、ベッドサイドでリアルタイムに表示可能な転帰予測システムを開発することであるが、今年度は、当院集中治療部に過去10年間で入室した全患者の膨大なデータを用いて、モニタデータの“望ましくない”イベント検知や、患者転帰を推論するための知識（診断アルゴリズム）の獲得を目指した。その結果、あらゆる相互相関関係をビッグデータの観点から処理し、特に血圧の連続データに多量に含まれるアーチファクトを一定の法則により制御し、時系列を考慮した複数の手法を比較検討することで、転帰予測が可能であることを明らかにし、国際学会(The Kick-off Symposium of Advanced Graduate Program for Future Medicine and Health Care 2019, Sendai, Japan)と論文（Kobayashi N et al. Arterial blood pressure correlates with 90-day mortality in sepsis patients: a retrospective multicenter derivation and validation study using high-frequency continuous data. Blood Press Monit. 2019;24:225-33）で発表した。本成果は、転帰予測システムのコアとなるアルゴリズムであり、医師間の判断と行動格差の最小化、イベントの早期覚知による転帰改善効果、データ科学の集中治療への導入を試みる点で学術的に画期的である。また、本アルゴリズムを搭載したアプリケーションを開発する道筋が示されたことは、ソフトウェア、アラームシステムの開発・改良など、産業化への波及効果が期待できる点において重要である。
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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
平成31（令和元）年度に予定していた、アルゴリズム開発におけるモニタデータの"望ましくない"イベント検知、および推論知識の獲得に成功した。また、リアルタイム転帰予測システム試作を開始し、検証を繰り返し行っている。
上記成果は研究計画における時間軸とほぼ同一であり、順調に進展していると判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続き、過去データと新たに集中治療室に入室した患者データによる検証で予測精度を上昇させたうえで、ベッドサイドでの前向き研究の準備を進める。具体的には、データ取得のためのインフラの構築（入力・表示デバイスの臨床現場への投入、データ抽出の環境整備）、前向き研究に向けた倫理委員会申請、およびベッドサイドでの実証を行い、リアルタイム転帰予測システムの完成を目標とする。
上記で得られる医学的成果のほか、情報科学の面からは「医療分野特有の新しいビッグデータ解析のアプローチ方法」について、医学分野以外を専門とする共同研究者により論文として成果を報告する予定である。
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| Causes of Carryover |
購入を予定する書籍を次年度扱いとします。
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