Project/Area Number |
22K16217
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 53040:Nephrology-related
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Research Institution | Kyoto University |
Principal Investigator |
内野 詠一郎 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (20820905)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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Keywords | 腎臓内科学 / 急性腎障害 / 機械学習 / 人工知能 |
Outline of Research at the Start |
急性腎障害(AKI)の発症予防のため、人工知能技術を用いたAKI発症予測モデルの構築が広く試みられているが、モデルが実際の臨床で用いられた場合の臨床医の行動への影響や、アウトカムへの影響は未だ明らかでない。本研究では、電子カルテデータを用いたAKI発症有無の予測モデルを構築し、7日以内の発症予測およびその根拠の提示や最適な介入提案を行うAKIリスクアラートツールとして実装する。このツールを成人入院患者に対して適用し、AKIハイリスクと判定された患者について腎臓内科医にリスクアラートを発行した際の診療行動への影響や臨床的効果を検証する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的であるAKI発症予測モデルの臨床的有用性の前向き検証の臨床研究について、特定臨床研究としての計画の策定を倫理審査のための準備を進行中である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
臨床研究実施のフィールドである京都大学医学部附属病院において、本研究の実施に必要となる被験者へのインフォームドコンセントの体制整備に時間を要している。
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Strategy for Future Research Activity |
インフォームドコンセントについて、病院の医療情報企画部および関連部署とも調整の上実施体制を確定し、研究計画を確定する見込み。
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