2020 Fiscal Year Research-status Report
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20K07858
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| Research Institution | International University of Health and Welfare |
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Principal Investigator |
清宮 正徳 国際医療福祉大学, 成田保健医療学部, 教授 (20554265)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松下 一之 千葉大学, 医学部附属病院, 准教授 (90344994)
佐藤 正一 国際医療福祉大学, 成田保健医療学部, 教授 (90803255)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 異常反応 / 人工知能 / 自動分析装置 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
臨床検査における検査精度の管理は、分析の前後に管理試料を測定し、その測定値が許容範囲内であれば、間に挟まれた試料の測定が正常に行われたであろう、とする手法が一般的である。しかし、分析装置の突発的な故障や検体の性状に起因する異常反応などにより、誤った測定値が出力されることがある。測定値が極端な異常値になれば検査値報告前に発見される可能性があるが、発見できない場合は誤った検査値がそのまま報告され、誤診に繋がる。
本研究では、生化学自動分析装置の検体希釈液や測定試薬に長波長に吸収を持つ色素を添加し、試料と試薬との混合時の吸光度の推移から、試料と試薬が規定量分注されてたことを検査毎に確認する。また各種臨床検査における異常反応（反応曲線の異常）を、人工知能を用いて検出する方法を確立する。これら手法の組み合わせにより、いままで不可能であった臨床検査値の検査毎の精度を保証することを目的として研究を行っている。
現在は、異常反応（反応曲線の異常）を、人工知能を用いて検出する方法の確立を試みている。まず代表的な臨床検査項目について、正常に反応が完了したと思われる検査各2000例異常の反応波形を収集し、反応波形を目視で確認した。そして反応波形の異常が認められた事例の中でアルブミンに着目し、異常の発生の原因を究明すると共に、AIを用いてこの様な異常波形を検出する試みを進めてきた。この当初の目的の一つであった人工知能を用いた異常反応波形の検出手法がほぼ開発できたことから、今後は波形データから異常反応が検出できるかどうかの確認を前向き研究手法にて実施する。
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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
当初の目的の一つであった人工知能を用いた異常反応波形の検出を行うために、３ヶ月間2000例以上の各種検査項目について、既存の異常反応の検出ソフトを用いて異常の有無をチェックし、検出された異常反応波形をすべて目視で確認した。その他の正常波形とこれら異常反応波形の組み合わせを人工知能にて学習させ、異常反応を検出するプログラムを作成できた。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の目的の一つであった人工知能を用いた異常反応波形の検出について開発できたことから、今後は波形データから異常反応が検出できるかどうかの確認を前向き研究手法にて実施する。
検体と試薬の量比確認法については、候補の色素を入手しており、今後検討する予定である。
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| Causes of Carryover |
学会出張ができなかったため出張費が使用できず、また論文作成が遅れ英文校閲が今年度は不要となったため。
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