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2022 Fiscal Year Research-status Report

Development of virtual network of medical terms of chronic kidney disease

Research Project

Project/Area Number 22K08346
Research InstitutionKawasaki Medical School

Principal Investigator

神田 英一郎  川崎医科大学, 医学部, 教授 (40401377)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Keywords慢性腎臓病 / 末期腎不全 / 人工知能 / ネットワーク / ビッグデータ / 深層学習 / 自然言語処理 / リーマン多様体
Outline of Annual Research Achievements

慢性腎臓病(CKD)患者の正確な予後予測は、病態解明において重要な課題である。大量の医学文献データと大規模患者データを最新の人工知能(AI)と数理学的手法を用いた解析でバーチャル空間内にCKD病態ネットワークを構築し、CKDの病態を解明することを目的として研究に着手した。
成果(1)CKD患者の予後予測システムの開発・実装:アウトカム(末期腎不全または死亡)の発生を予測するため、Random ForestやeXtreme Gradient Boosting (XBG)などを用いた機械学習モデルを26種類開発した。最も予測能が高いモデルをサーバに搭載し、予後予測WEBシステムの実装に成功した(Kanda E. PLOS Digit Health)。
成果(2) 合併症のあるCKD患者の予後:(2-1) 高K血症患者の予後予測;高カリウム血症エピソード後の死亡、透析および心血管イベントを予測するXGBモデルを開発した(Kanda E. Nutrients)。
(2-2) 2型糖尿病患者の予後予測:2型糖尿病患者を対象に、糖尿病性腎症または心不全の発症を予測するXGBモデルを作成した。SHAP解析により危険因子を発見した(Kanda E. Sci Rep)。
成果(3) 医学用語バーチャル空間の構造の解明:CKDに関する文献を自然言語処理AIにより構築した医学用語バーチャル空間はリーマン多様体を構成した。さらに空間内のCKD関連因子間の関係(多様体的距離)はアウトカム発生に相関した。この結果は第65回日本腎臓学会学術総会にて優秀演題賞を受賞し、米国応用数学会でニュースとして取り上げられた(SIAM News)。
これらの成果によって、患者データおよび医学テキストデータのベクトル化を基盤としたCKDの病態ネットワーク構築の医学的意義が示された。今後は、このネットワークの開発を目指す。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

CKD患者データを基盤とした3つの機械学習モデルの開発を通して、末期腎不全、死亡、心血管疾患、糖尿病性腎症の発症などの様々なアウトカムイベントの発生を、AIが正確に予測できることを示した。また、CKDだけでなく糖尿病や高K血症などを合併した患者を対象にしても高精度な予測が可能なことが示された。さらに、SHAP解析や重要度分析によって、臨床上重要なアウトカムの危険因子を発見することができた。以上の結果から、機械学習モデルによる予測確率がCKD治療の新しい普遍的治療指標となりうることが示された。また、機会学習モデルが病態を数理学的に表すことも明らかになった。
さらに、CKD患者の予後予測WEBシステムを開発・実装した。このシステムの活用により、外来での迅速な予後予測と治療方針の決定が可能になる。また開発の際に、WEBサーバー構築、ネットワーク通信、クライアントGraphical User Interfaceなどの新規技術を用いたことにより、医療AIの研究開発から実装に至るまでの戦略と課題が明確になった。社会実装には、ランニングコストやユーザのデータサイエンスリテラシーなどの問題点に対応する必要がある。
医学文献をAIで解析したところ、リーマン多様体を形成する医学用語バーチャル空間の構築に成功した。その空間内のCKD関連因子間のリーマン多様体的距離がアウトカムのサロゲートマーカーとなりうることが分かった。これによりCKD関連因子のネットワークがCKDの病態概念を数理学的に表出することが示唆された。
これらの解析結果から、機械学習モデルによって、患者データや医学的概念を反映するデータ空間を構築できることが示された。以上より、おおむね順調に進展していると言える。

Strategy for Future Research Activity

これまでの機械学習モデルの開発で、CKD患者のアウトカム発生を高精度に予測することが可能であることが分かった。これにより、機械学習モデルによってアウトカムとその関連因子をデータ空間上に紐づけることができた。つまり、AIによって患者データをデータ空間内にモデル化できることが示された。今後は、CKD患者のビッグデータを活用し、精緻なモデルの開発を目指す。
次に、医学用語バーチャル空間の構築により、CKDと関連因子からなる医学用語ネットワークが構成されることが分かった。医学用語バーチャル空間内のCKD関連因子間の関係性を、医学的見地および数理学的理論に基づいて検証する。
以上から、CKDの病態を表すネットワークが、患者データ空間と医学用語バーチャル空間を結びつけることにより構築されることが示唆された。そこで、まず、この医学用語バーチャル空間が患者データ空間と医学的・数理学的に対応していることを示す。次に、患者データ空間と医学用語バーチャル空間を統合したネットワークを構築する。そして、このネットワークの実用化に向けシステム開発を推進する。

Causes of Carryover

本研究では医学テキストデータおよび患者ビッグデータを解析する必要がある。そのためには、高速のCPUとGPU、大容量のメモリとハードディスクを装備したコンピュータを準備する必要があった。また、Windows 11に合わせてソフトウェアを更新しなければならなかった。しかしながら、目標とするスペックのコンピュータは、今年度の予算を大幅にオーバーしてしまうため今年度は購入できず、次年度使用額が生じた。
次年度は、CKD患者の解析用データベースを作成し、解析を開始する。そのため、PC周辺機器、統計解析ソフトなど解析に必要な物品の購入を検討する。また、学会発表や論文の執筆も行う予定である。

  • Research Products

    (23 results)

All 2023 2022 Other

All Journal Article (8 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results,  Peer Reviewed: 8 results,  Open Access: 8 results) Presentation (13 results) (of which Int'l Joint Research: 5 results,  Invited: 7 results) Book (1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Machine-learning-based Web system for the prediction of chronic kidney disease progression and mortality2023

    • Author(s)
      Kanda E, Epureanu B, Adachi T, Kashihara N.
    • Journal Title

      PLOS Digital Health

      Volume: 2 Pages: e0000188

    • DOI

      10.1371/journal.pdig.0000188

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Machine learning models for prediction of HF and CKD development in early-stage type 2 diabetes patients2022

    • Author(s)
      Kanda E, Suzuki A, Makino M, Tsubota H, Kanemata S, Shirakawa K, Yajima T.
    • Journal Title

      Scientific Reports

      Volume: 12 Pages: 20012

    • DOI

      10.1038/s41598-022-24562-2

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Machine Learning Models Predicting Cardiovascular and Renal Outcomes and Mortality in Patients with Hyperkalemia2022

    • Author(s)
      Kanda E, Okami S, Kohsaka S, Okada M, Ma X, Kimura T, Shirakawa K, Yajima T.
    • Journal Title

      Nutrients

      Volume: 14 Pages: 4614~4614

    • DOI

      10.3390/nu14214614

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Performance Status Modifies the Association Between Vitamin D Receptor Activator and Mortality or Fracture: A Prospective Cohort Study on the Japanese Society for Dialysis Therapy (JSDT) Renal Data Registry2022

    • Author(s)
      Murashima M, Hamano T, Nishiyama T, Tsuruya K, Ogata S, Kanda E, Abe M, Masakane I, Nitta K.
    • Journal Title

      Journal of Bone and Mineral Research

      Volume: 37 Pages: 1489~1499

    • DOI

      10.1002/jbmr.4621

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Nutritional Management in Elderly CKD Patients in Japan2022

    • Author(s)
      Kanda E.
    • Journal Title

      Journal of Nutritional Science and Vitaminology

      Volume: 68 Pages: S76~S77

    • DOI

      10.3177/jnsv.68.S76

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Routinely measured cardiac troponin I and N‐terminal pro‐B‐type natriuretic peptide as predictors of mortality in haemodialysis patients2022

    • Author(s)
      Eriguchi M, Tsuruya K, Lopes M, Bieber B, McCullough K, Pecoits‐Filho R, Robinson B, Pisoni R, Kanda E, Iseki K, Hirakata H.
    • Journal Title

      ESC Heart Failure

      Volume: 9 Pages: 1138~1151

    • DOI

      10.1002/ehf2.13784

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Low Adherence to Kidney Disease: Improving Global Outcomes 2012 CKD Clinical Practice Guidelines Despite Clear Evidence of Utility2022

    • Author(s)
      James G, Garcia Sanchez JJ, Carrero JJ, Kumar S, Pecoits-Filho R, Heerspink HJL, Nolan S, Lam CSP, Chen H, Kanda E, Kashihara N, Arnold M, Kosiborod MN, Lainscak M, Pollock C, Wheeler DC.
    • Journal Title

      Kidney International Reports

      Volume: 7 Pages: 2059~2070

    • DOI

      10.1016/j.ekir.2022.05.033

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Evaluation of maxillary and mandibular growth patterns with cephalometric analysis based on cervical vertebral maturation: A Japanese cross-sectional study.2022

    • Author(s)
      Manabe A, Ishida T, Kanda E, Ono T
    • Journal Title

      PLOS ONE

      Volume: 17 Pages: e0265272

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0265272

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] New Surrogate Marker of CKD Progression and Mortality in Medical Word Virtual Space: Prospective Cohort Study.2022

    • Author(s)
      Kanda E, Epureanu BI, Adachi T, Kashihara N.
    • Organizer
      American Society of Nephrology
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Fluid, Electrolyte, and Acid-Base Disorders: Clinical Persistent Reduction in RAASi Therapy Following an Episode of Hyperkalemia.2022

    • Author(s)
      Rastogi A, Kanda E, Murohara T, Agiro A, Khezrian M, Chen G, Morita N, Jarbrink K, Pollack CV.
    • Organizer
      American Society of Nephrology
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Fluid, Electrolyte, and Acid-Base Disorders: Clinical Impact of Chronic Potassium Binder Treatment on Clinical Outcome in Patients With Hyperkalemia: A Nationwide Hospital-Based Cohort Study.2022

    • Author(s)
      Kanda E, Kikuchi T, Morita N, Yajima T.
    • Organizer
      American Society of Nephrology
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] New Surrogate Marker of Chronic Kidney Disease Progression and Mortality in Medical-Word Virtual Space: Prospective Cohort Study.2022

    • Author(s)
      Kanda E, Epureanu BI, Adachi T, Kashihara N.
    • Organizer
      Society for Industrial and Applied Mathematics. Mathematics of Data Science (MDS22).
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Machine-Learning Models to Predict CKD and HF in Type 2 Diabetes Patients.2022

    • Author(s)
      Tsubota H, Suzuki A, Makino M, Kanda E, Yajima T, Kidani Y, Morita N, Kanemata S.
    • Organizer
      American Diabetes Association
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] AI・ICTを活用したCKD進行予測システムの開発2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第2回日本人・血液浄化AI学会学術集会・総会
    • Invited
  • [Presentation] 腎透析領域でのAI活用を考える2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第2回日本人・血液浄化AI学会学術集会・総会
    • Invited
  • [Presentation] 各疾患ガイドラインのポイント2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第44回日本臨床栄養学会総会・第43回日本臨床栄養協会総会
    • Invited
  • [Presentation] 医学領域におけるAIの今後の方向性2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第67回日本透析医学会学術集会・総会
    • Invited
  • [Presentation] 機械学習を活用した臨床研究の進め方2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第67回日本透析医学会学術集会・総会
    • Invited
  • [Presentation] AI・ICT を活用した CKD 進行予測システムの開発2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第64回日本腎臓学会学術総会
    • Invited
  • [Presentation] 医学用語バーチャル空間におけるCKD患者の腎生命予後エンドポイントの開発2022

    • Author(s)
      神田英一郎, 佐々木環, 柏原直樹
    • Organizer
      第64回日本腎臓学会学術総会
  • [Presentation] AIと腎臓 ~AIの基礎から診療の未来~2022

    • Author(s)
      神田英一郎
    • Organizer
      第57回日本小児腎臓病学会学術集会
    • Invited
  • [Book] step by stepで学ぶ 論文を「読む」ための医療統計2022

    • Author(s)
      神田 英一郎
    • Total Pages
      240
    • Publisher
      メジカルビュー社
    • ISBN
      4758309698
  • [Remarks] SIAM NEWS; New surrogate marker of CKD progression

    • URL

      https://sinews.siam.org/Details-Page/new-surrogate-marker-of-chronic-kidney-disease-progression-and-mortality-in-medical-word-virtual-space

URL: 

Published: 2023-12-25  

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