2021 Fiscal Year Research-status Report
A novel machine learning model for predicting the incidence of out-of-hospital cardiac arrest using weather data
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20K17914
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
中島 啓裕 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 客員研究員 (50796141)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 院外心停止 / 気象データ / 予測モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度は、日本の院外心停止レジストリデータと気象情報の入手に着手し、機械学習を用いてそれらの突合データを解析し、院外心停止と気象条件の関係性を調べ、日内平均気温、日内気温差および前日との気温差が院外心1日の停止数と関連があることを解明した。過去の研究では、低い日内平均気温のみが心停止のリスクと関連性があることが報告されていたが、日内平均気温と院外心停止発症件数の関係性はU字曲線であることが新たに示された。これらの解析を元に機械学習による院外心停止予測モデルを作成し、暦データも考慮することで都道府県単位で90％の高精度で院外心停止数を予測することに成功した。本モデルは今後、心停止高リスク日の情報提供システムを用いた市民への啓発や近年の気象変化の心停止数に対する影響の予測に役立つ可能性が期待される。これらの成果は査読付き英文誌より公表された(Takahiro Nakashima et al. Heart 2021;107:1084-1091.)。
現在は、米国の院外心停止データと気象情報を用いて本予測モデルの妥当性の検討を行っている。米国の院外心停止データは、日本の院外心停止データと比較して粒度がより細かくcounty単位で解析できるという利点がある。2021年度は、コロナ禍のため米国の院外心停止データと気象情報の入手が遅れたが、2022年4月より入手に成功し現在はデータクリーニング作業に取り組んでいる。本作業が終了次第、6月には院外心停止と気象条件の関係性の解析に取り組む方針である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2020年末に米国版の院外心停止データの入手申請を行い承認を得ることに成功したものの、2021年度はコロナ禍の影響を受け米国の院外心停止データと気象情報の入手が遅れた。2022年4月に入手に成功し現在はデータクリーニング作業および関係性の解明に取り組んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年4月に米国院外心停止レジストリデータおよび気象データを入手した。米国版予測モデルは、2020年度に開発した日本版院外心停止予測モデルと比較して、conty単位をベースとし地理的データも考慮した、より粒度の高い詳細な解析を行う予定である。
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| Causes of Carryover |
2020年度より米国版予測モデルの開発に着手し、米国院外心停止レジストリデータおよび気象情報の使用申請を行った。2020年12月に使用許可を受諾されたが、コロナ禍のためデータ整理作業が遅れたため、実際にデータが入手できたのは2022年4月であった。そのため、データ使用や解析にかかる費用は今後使用していく予定である。
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