Development of risk prediction model for re-admission in large inpatient data with machine learning

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K19430
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 岩上 将夫 筑波大学, 医学医療系, 助教 (30830228)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、大規模入院データに機械学習を適用し、日本で入院し退院する患者の（7日、30日、42日等の）再入院のリスクを予測するモデルを作成し、最適な機械学習の手法（ニューラルネットワーク、決定木/ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなど）を模索することを目標としている。本年度の活動としては、下記の通りである。
2020年4-6月: 機械学習用のワークステーションが専門業者から大学に到着し、組み立ておよびシステムの設定を行い、Python等のインストールや動作確認を行った。
2020年7-12月:約70万件分の患者データを用いて再入院を予測するために、ニューラルネットワーク、決定木/ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどの機械学習の手法を適用し、全体・疾患別の予測能（C統計量等）を推定し、従来のロジスティック回帰モデルによる予測能と比較を行った。
2021年1-3月: 今後の学会発表や論文執筆の準備を兼ねて、アウトプットデータの整理を行い、プレゼンテーションの仕方について同僚の研究者からフィードバックを受けながら、再解析とまとめ直しのサイクルを繰り返している。

Current Status of Research Progress

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

Reason

昨年度（1年目）はデータやワークステーションの到着が遅れ、本年度（2年目）も新型コロナウイルスの影響で一時研究室が利用できない等の弊害があり当初の計画よりは遅れているが、徐々に研究速度が加速できており、最終年度に予定通り終了できる見込みではある。

Strategy for Future Research Activity

現在は、学会発表や論文執筆の準備を兼ねて、アウトプットデータの整理を行い、プレゼンテーションの仕方について同僚の研究者からフィードバックを受けながら、再解析とまとめ直しのサイクルを繰り返している状況である。来年度（3年目最終年度）中に、論文投稿まで行える見込みである。

Causes of Carryover

予定されていた学会が新型コロナウイルスの影響で中止となったり、購入を予定していた本を別の研究費のほうで購入することになったりしたため、多少の差が生じた。