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 (20317621)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田畑 耕治 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 准教授 (30453814) ; 大村 英史 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (90645277)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• 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: 肺音 / 喀痰色調 / 機械学習 / 慢性呼吸器疾患 / 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。