機械学習による間質性肺炎の増悪予防呼吸音等セルフモニタリングシステムの開発

• Project/Area Number: 20H03991
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58060:Clinical nursing-related
• Research Institution: National Center for Global Health and Medicine
• Principal Investigator: 外崎 明子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 国立看護大学校 成人看護学 教授
• Project Period (FY): 2020 – 2022
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000); Fiscal Year 2022: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000); Fiscal Year 2021: ¥9,100,000 (Direct Cost: ¥7,000,000、Indirect Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2020: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
• Keywords: 呼吸器疾患患者呼吸 / 喀痰色調識別装置開発 / 呼吸音識別 / データベース / 呼吸音 / 慢性呼吸器疾患 / セルフモニタリング / 喀痰色調 / 通信システム / 肺音 / 機械学習 / 療養行動記録 / 識別システム / 間質性肺炎

Outline of Research at the Start

本研究は特発性間質性肺炎(idiopathic interstitial pneumonias, 以下IIPs)患者を対象とし、第1に肺音データベース（学習データ）を作成し、教師あり機械学習でIIPsの急性増悪徴候を識別するシステムを開発する。第2に電子聴診器で自己録音する肺音により増悪徴候を識別し、増悪時に医療スタッフへ相談を促す通信システムとする。また体調、感染予防等の療養記録（ログ）の保存を可能とする。本システムを利用でIIPs患者は、判別機能により増悪傾向の早期発見が可能となり、療養ログの活用でセルフケア能力を向上させ、悪化予防効果が期待できるシステムとなる。

Outline of Annual Research Achievements

コロナウイルス感染症の影響が長期間に及んでおり、呼吸疾患患者を対象とした呼吸音データ、背景(年齢、性別、BMI)、病歴データ(疾患名、診断からの期間、現在の呼吸機能検査データ、最新の画像診断検査結果)、呼吸機能他覚・自覚データ(経皮的酸素飽和度、mMRCスケール)等を収集するための調査が実現できなった。そのため、運用可能な状態になっているシステムおよびシステマティックレビューとメタアナリシスの結果を活用できな状況が続いており、研究を先に進めることができない状況である。

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Effects of self-management interventions with behavior-change support on long-term adherence in patients with chronic respiratory diseases: A systematic review (2022)
  • Author(s): Mihoko Fujii, Jiro Nakano, Yoshiharu Tanaka, Akiko Tonosaki
  • Journal Title: GHM Open Volume: 2 Issue: 1 Pages: 12-24
  • DOI: 10.35772/ghmo.2022.01000
  • ISSN: 2436-293X, 2436-2956
  • Year and Date: 2022-08-05
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] 周波数ピーク推定手法に基づくいびき様肺雑音の検出 (2021)
  • Author(s): 青柳 裕介, 鈴木 美穂子, 外崎 明子, 田畑 耕治, 桂田 浩一, 大村 英史, 澤田 隼
  • Organizer: 第20回 情報科学技術フォーラム(FIT2021)