せん妄に対する医療事故予防：AIとセンシング技術による早期発見システムの構築

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K24235
• Research Institution: Nagoya City University
• Principal Investigator: 久保田 陽介 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (70787431)
• Project Period (FY): 2019-08-30 – 2024-03-31
• Keywords: せん妄 / AI / 深層学習 / 医療事故

Outline of Annual Research Achievements

せん妄は入院中の高齢者に頻度が高く、転倒・転落や点滴類の自己抜去など様々な医療事故の最大の原因となっているが、夜間を中心に急性に出現するため、その発症予測及び早期発見が極めて困難である。本研究では、医療事故を予防する目的で、生体センタと人工知能を応用した世界初の非侵襲的な自動せん妄早期発見システムを構築することを目的としている。本システムが開発されれば、重篤な医療事故の減少および高齢者の健康寿命の改善に寄与するのみならず、医療費削減および医療者の負担軽減にもつながることが期待される。　研究1　せん妄予測のためのベッド環境の開発：ベッド下圧力センサ・加速センサをベッド周囲に設置し、睡眠状態、方向状態や平行感覚などを検出できるベッド環境を作成した。更に、名古屋市立大学病院に入院となり、消化器外科・呼吸器外科・心臓血管外科の高頻度でせん妄を発症する手術後の患者を対象に、作成したベッド環境で患者睡眠を取ることで、自動的に睡眠状態・加速度が記録されるシステムを作成し臨床研究の研究計画書を作成し、倫理委員会に承認を得た。　研究2　医療事故データにおけるAIを用いた解析：これまでに転倒や点滴を繰り返し、医療事故を引き起こしている患者のデータ予測モデルを抽出するため転倒転落群・点滴自己抜去群を抽出し、加えて、性別・年齢。発症病棟をマッチさせる形でコントロール群を抽出し、L１正則化ロジスティック回帰、決定木、XGBostの３種類を用いた予測モデルのアルゴリズムを用いた。その結果、入院時点での薬剤別利用状況において、AUROCが0.607であった。2020年度より引き続き自動せん妄予兆システムの構築・並びにデータ予測を進めていたが、研究1・研究2ともAI解析の協力者がコロナ禍のため解析が困難になり、手術および消毒体制の変更もあり、リクルートが遅延した。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

研究1について、研究リクルート主体となる名古屋市立大学病院がコロナ感染症協力病院になったことで、ICUやERなどの集中管理ができる病床が減り、一般外科・呼吸器外科・心臓外科の手術の定期手術枠が激減した。2020年度より、せん妄リスクの高い患者に対して、研究協力のためのリクルートを募る予定であったが、新型コロナウィルスの影響で定期手術枠の減少もあり研究対象者の確保が困難な状態が続いた。加えて、同意取得のための研究助手などが感染リスク軽減のため病室への入室が制限されていることもエントリーが進まない一因である。研究2についても新型コロナウィルスの影響のため、AI解析の協力者（東京在住）が来院できない状態が2022年度も続き解析等に遅れが生じた。

Strategy for Future Research Activity

研究1　せん妄予測のためのベッド環境の開発　引き続き、病院内・診療科内連携を行いながら研究協力のためのリクルートを行っていく。
研究2　新型コロナウィルス蔓延のためAI解析（東京在住）が来院できない状態が続いていたが、政府が５類移行を示したため、集中的な解析を進めていく予定である。

Causes of Carryover

新型コロナウィルス蔓延の影響で病院体制にも変更があり、研究参加者のリクルートが進まず、研究計画に遅れが生じることになった。そのため、次年度に研究推進に必要な費用を繰越した。次年度も引き続き研究参加者のリクルートおよび解析を進めていく。