2012 Fiscal Year Annual Research Report
データマイニング等の手法を用いた急性心筋梗塞患者のリスク評価と予後予測
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22590590
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
松井 邦彦 山口大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (80314201)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小川 久雄 熊本大学, 医学薬学研究部, 教授 (50177135)
小島 淳 熊本大学, 医学部附属病院, 准教授 (50363528)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 急性心筋梗塞 / 予後予測 / データマイニング |
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| Research Abstract |
昨年度までに行った研究の結果、本研究の対象となった急性心筋梗塞患者に対し、30日後での死亡に関して再還流療法の効果を評価したところ、中程度のリスクと考えられた群に対し、最も治療効果は高いという結果となった。しかしながら、昨年度行ったデータマイニングの手法であるRecursive partitioning analysis methodを用いて解析を行った結果は、誤分類した場合のコストが変化することで、得られた結果（モデル）も大きく変わってしまうことが明らかとなった。
本年度は、これまで得られたモデルの妥当性について検討を進め、昨年度の研究で得られた結果より、分別能に優れたモデルの作成、および妥当性の検証を行い、モデルのブラッシュアップを試みた。また、昨年度用いたデータマイニングソフト（CART: Classification and Regression Trees）とは同じ理論に基づくものの、作成者の異なるソフト、あるいは、異なるデータマイニング理論に基づく解析ソフトなどを用いて、最適な予測モデルの作成を試みた。
誤分類コストの設定のみならず、解析ソフト上のさまざまな設定が異なると、得られる結果が異なり、ソフトの性能にも結果が依存する可能性が明らかになった。さらに、本研究で用いたJACCSのコホートは、2000年1月1日より2003年12月31日までに発症した急性心筋梗塞患者が対象となっている。当時と比べ、近年さまざまな新しい治療法が導入されており、薬物治療に加え新しい侵襲的な治療法の普及により、本研究の結果が、すでに現状とそぐわない可能性も否定できない。その一方で、新しい治療法の導入が、どの程度、患者予後の改善に役立っているか、明らかではない。
今後、本研究の成果を発展させ、前向きに集められた最近の新しい患者群を対象に、研究を続ける予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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