2023 Fiscal Year Research-status Report
Development of a machine learning model to predict of delirium in cardiac surgery using preoperative data and EEG
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22K10839
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
吉田 靖 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任准教授 (30532519)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
池田 学 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60284395)
上野 高義 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60437316)
桝田 浩禎 大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (80793918)
畑 真弘 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80816223)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | せん妄 / 心臓血管外科 / 脳波 / 予測 / 検出 / リスクアセスメント |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度中は、昨年度に収集したデータからせん妄発症を予測する機械学習モデルを構築し、学術雑誌２誌に投稿、掲載された。また、モデルの精度及び汎用性向上と、せん妄検出への応用を目的とし、追加のデータ収集を開始した。
データ収集は大阪大学医学部附属病院心臓血管外科にて行い、現時点でおよそ250名の同意を得ている。電子カルテと直接訪問によるデータ収集のほか、簡易脳波計"HARU-1"（PGV株式会社）にて脳波データを記録した。せん妄評価は術後７日間の追跡で、DSM-Vの診断基準に則り行った。
収集した術前データから心臓血管外科医師。精神科医師、看護師の知見に基づく特徴量選択を行い、Extra-trees, Randomforest等複数の機械学習アルゴリスムで予測モデルを構築した。最も優れるものでは感度;0.55、特異度;0.89、Area under the receiver operating characteristic curve;0.76と、従来報告されている統計学的手法に基づく予測モデルを凌ぐ精度を示した。この結果は、2023年11月にScientific reportsに掲載された(doi 10.1038/s41598-023-48418-5.)。英文校正と投稿費として、47万円を使用した。
また、HARU-1を用いて計測した脳波データを用いたせん妄予測に関しては、2023年11月にFrontiers in Psychiatryに掲載された（10.3389/fpsyt.2023.1287607）。せん妄を発症する患者の術前脳波は複数の周波数帯、特にガンマ帯において、せん妄非発症者とは異なる特徴を有することを示した。従来は術中脳波に着目した研究が多く報告されてきたなか、術前脳波にてせん妄発症への脆弱性を見極めることができるという、新規性のある結果を示した。
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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
当初の計画通りにデータ収集及び分析、論文投稿が進行していると判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
引き続きデータ収集を行い、構築した予測モデルの外的検証と、必要に応じて改良を行なっていく。
また脳波データについて、せん妄予測だけでなくせん妄検出への有用性を検証するため、データ収集と分析を行う。
得られた成果を論文投稿及び学会発表にて、積極的に発表していく。
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| Causes of Carryover |
これまでの分析結果を受け、次年度は追加の論文投稿を予定している。論文投稿に係る費用を見込み、本年度の出費を調整した。
また、本年度は２本の論文執筆作業に注力し、学会への参加機会が限られた。そのため、旅費が予定額を下回っている。次年度は予算の範囲内で、積極的に学会へ参加する。
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