2022 Fiscal Year Research-status Report
肺炎・腎不全-関連ICUせん妄の予測AIモデルの開発とフィジビリティ検証
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22K09138
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
新貝 達 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (40860672)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂本 良太 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (10581879)
川本 英嗣 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (20577415)
島岡 要 三重大学, 医学系研究科, 教授 (40281133)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ICUせん妄 / バイタルサイン / 肺炎 / 腎不全 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
せん妄はICU患者の10～50％で発症し、独立した予後不良因子であり、効果のある特異的な治療法は確立していない。そのため早期診断をいかに予防につなげるかが重要な課題である。近年、AIを用いたICUせん妄発症を予測するアルゴリズム開発が進行している。
既知の機械学習を用いてICUせん妄を予測したPRIDEモデルの問題点は、トレーニングデータのせん妄を特徴付ける寄与因子（説明変数）が64個と少ないためモデルの正確性が低いことである。
我々はこの問題を解決するため、寄与因子（説明変数）を120個に設定し、ICU患者1000人を対象にしたAIモデルを使用した予備研究でIntensive Care Delirium Screening Checklist（ICDSC）せん妄スクリーニングスコアの因子分析の結果、寄与因子としてバイタルサインの変化が強く相関していることを明らかにした。
今後は欠損値を処理し（前処理を行い）寄与因子を説明変数としたICUせん妄を予測可能なAIモデルの確立を行う。
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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
1万人のデータ取得は終了済み。AI解析のための前処理が概ね順調に進んでいるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
前処理後にpythonもしくはSonyの機械学習モデルを用いて解析を行いICUせん妄予測AIモデルを作成する。
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| Causes of Carryover |
（理由）前処理に時間がかかっていて、AI予測モデルの確立が遅れているため。
（使用計画）今年度分は次年度にAI予測モデルを使用する際に利用する。
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Research Products
(5 results)
