研究課題
若手研究
超高齢社会の本邦において循環器病の社会的負担は著しく大きい。その治療は薬物療法が中心となるが、併存疾患が多く、テイラーメードの薬物選択が必要とされる。本研究は申請者が発表してきた抗凝固療法を要する急性心筋梗塞の至適な薬物療法の知見をもとに、パラメータの一つ一つを解析する機械学習による認知コンピューティングを用い、急性心筋梗塞症例における心血管事故予防のための、複数にわたる内服薬、また投薬量、投薬期間を至適に選択することを可能とする薬物治療選択支援ツールを開発する。循環器病に対する薬物療法の最適化を図り、そのツールに支援された医療と人間による従来の医療との比較から実臨床への応用の可能性を探る。
認知コンピューティング診療支援ツールを用いた診療が従来の人間による診療と代替なりえるかを追求すべく以下の研究を継続した。1)令和4年度までに抽出、作成したデータベース(2015年から2022年に当院入院もしくは通院されている患者のうちワルファリンを内服している患者)から、ワルファリン内服量、PT-INRの推移から現在ワルファリン量、投与期間を決定する人工知能による薬物療法認知コンピューティング診療支援ツールの開発に取り掛かった。2)急性心筋梗塞患者の診療データからアンサンブル学習を用いた複数モデルの組み合わせにより、薬物療法を最適化するツール②を開発すべく、2015年から2022年に当院に入院した急性心筋梗塞患者のデータベースのクリーニング作業を行った。3)診療データベースの作成の過程で、急性心膜炎の患者のデータベースを用いて以下の臨床研究の報告を行った。4)令和4年度までに作成したデータベースで、研究の継続、遂行がウェブなどを用いた遠隔対応、対処で可能と考えたが、症例数が不足し、研究代表者(藤野雅史)が海外渡航の状況下では研究の継続が困難であるため、2023年5月31日をもって本研究は中断とした。
すべて 2023 2022 2021
すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 5件、 オープンアクセス 3件)
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