| 研究課題/領域番号 |
18K08896
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55060:救急医学関連
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| 研究機関 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
横瀬 真志 横浜市立大学, 附属病院, 講師 (70614402)
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| 研究分担者 |
高木 俊介 横浜市立大学, 附属病院, 准教授 (90644823)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 人工知能 / 表情認識 / 遠隔集中治療 / 鎮静スケール |
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| 研究成果の概要 |
病室の天井に設置したカメラで得られた患者の表情画像をデータベース化し、同時刻の鎮静・鎮痛状態を評価する各種スケールと紐づけた表情特徴量を機械学習することで、患者の鎮静状態を常時推定できるモデルの作成を目的とした研究を行った。AVPUスコア［Alert（意識清明）Verbal（声かけに反応） Pain（疼痛刺激に反応） Unresponsive（反応なし）］のうち、AとVPUの2群を判別するモデルの作成を目標とした。開閉眼の割合を元としたAとVPUの２群を判別するモデルの医療従事者による判別との一致率は約50－80％であった。今後はモデルの実臨床への利活用に向けた取り組みを継続する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高い精度を持つ開閉眼予測モデルの作成が達成された。また、意識レベル評価スケールであるAVPUにおけるAとVPUとを識別するモデルについても比較的高い精度を持ったモデルの作成が達成された。当初はRichmond Agitation-Sedation Scale等のより一般的なスケール評価が目標であったが、体動の検出などより高度なモデルの作成が必要であった。今後は、体動の検知モデルの開発やバイタルサインのトレンドを評価に加える等、モデル精度を発展的に高めることが目標となる。開閉眼評価は一般的な鎮静・意識スケールに含まれる項目であり、本研究はこれらの評価モデル開発の足掛かりとしての意義があった。
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