2022 Fiscal Year Research-status Report
同種造血細胞移植における機械学習による患者個別の最適移植法提案システムの開発
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20K17386
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
岡村 浩史 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (00803149)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 造血幹細胞移植 / 予後予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
造血幹細胞移植の全国患者レジストリデータを用いて、患者個別の生存予測を行う機械学習モデルを構築し、その機械学習モデルにより患者個別の最適移植法を推奨するアルゴリズムを開発した。その上で、機械学習モデルによる患者個別の最適移植法推奨が、移植予後に与える影響について検討し、その臨床的意義を評価した。さらに、複数の移植法それぞれに対する患者個別の予測予後を可視化するためのWebアプリケーションを開発した。
これらの成果については査読付き医学論文雑誌に投稿中であると共に、本研究で得られた知見について、特許出願を行った。
また、第45回日本造血・免疫細胞療法学会総会にて医療AI研究の現状や今後のビジョンについて発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
役職の変更と繰り返すCOVID-19の流行波のため臨床業務量が増大し、本研究課題に費やせるリソースが制限されたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
機械学習モデルによる患者個別の最適移植法推奨に関する研究結果について、査読付き医学論文雑誌への投稿を継続する。
また、造血幹細胞移植治療における臨床医による予後予測と機械学習モデルによる予後予測の精度比較のためのデータを収集済みであり、解析を開始する。
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| Causes of Carryover |
役職の変更と繰り返すCOVID-19の流行波により臨床診療業務が増大し、研究進捗に遅れが生じたため。
解析済みの結果については英語論文への投稿を進める。また、残課題についてはデータ解析を進める。
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