| 研究課題/領域番号 |
16K16150
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 東北医科薬科大学 |
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研究代表者 |
青木 空眞 東北医科薬科大学, 薬学部, 助教 (40584462)
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| 研究協力者 |
佐藤 憲一
川上 準子
星 憲司
工藤 正孝
佐藤 文俊
伊藤 貞嘉
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | クッシング症候群 / 副腎不全 / 予測モデル / 機械学習 / 人工知能 / 基本的検査 / スクリーニング / 医療統計 / パターン認識手法 / 副腎皮質機能低下症 / データマイニング |
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| 研究成果の概要 |
専門検査をすることなく、様々な場面で測定される血液の基本的検査項目13項目を人工知能によって組み合わせることでコルチゾール過剰の状態(クッシング症候群)か不足の状態(副腎不全)を判定できる予測モデルを構築した。併せて、このモデルを実際に人間ドックなどの施設においてシステムに組み込めるようなソフトウェアを作成し、大規模なデータの入力と予測モデルの更新に対応させ、クラウドツール化も可能なようにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
副腎皮質ホルモンの過剰によって引き起こされるクッシング症候群は簡便なスクリーニング手法が存在せず見逃されやすく、また手術後に実施されるステロイド補充療法においても明確な補充量指標が存在しないことから、患者の所見と主訴に併せて医師が経験的に診療を行っている側面が大きい。
本研究では、副腎皮質ホルモンの過不足による全身への影響が血液の基本的検査項目に現れていることに着目し、人工知能の手法を使ってこの影響・検査値変動を定量化することで指標を作成し、疾患の見逃しや治療における医師ごとの個人差を軽減することを可能にした。
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