| 研究課題/領域番号 |
21K12710
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 埼玉医科大学 |
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研究代表者 |
小林 威仁 埼玉医科大学, 医学部, 准教授 (90618266)
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| 研究分担者 |
鈴木 朋子 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (10400342)
廣岡 伸隆 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (10719743)
飯田 慎一郎 埼玉医科大学, 医学部, 准教授 (20513732)
青柳 龍太郎 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (20817663)
草野 武 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (50843695)
齊藤 航平 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (70817618)
中元 秀友 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90180421)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 循環動態変動予測 / ウェアラブルデバイス / 遠隔循環動態管理システム / 遠隔診療 / 人工知能（AI） / 深層学習（ディープラーニング） / 経時モニタリング / 経時生体モニタリング / 遠隔医療 / 仮想病床 / バイタルサイン変動予測 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
今後訪れる2025年問題を鑑み高齢者・慢性期患者、更には新規感染症の感染対策の医療環境整備を考える上で、管理体制の整った多様性のある病床を確保する為、既存の在宅医療体制に先進IT技術を用いた人工知能（AI）を活用し、高度な医療管理（経時生体モニタリング）を可能にした仮想（バーチャル）病床化を図ることで問題解決を目指す。
本研究では医療経済を含む国家・国民全体の問題打開への国民総医療サポート体制を確立し、2025年問題、新規感染症伝播予防のための診療病床不足問題解決の一助となることを目指す。
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| 研究実績の概要 |
脈波からの推定血圧値・心拍数の精度の向上を目的として、人工知能解析（AI解析）を用いた。その際のAAMI基準およびBHS基準を満たしえた深層学習＋転移学習の組み合わせ内容について技術論文として投稿して採択された。
また、当システムを用いて更に循環動態変動予測プログラムを想起し実装することで臨床応用を試みた。結果として、ハイケアユニット入室中の重症患者の持続透析管理中の透析低血圧症の発生リスクを回避しえた症例経験をもとに、内科学会総会（若手ことはじめセッション）の演題登録し採択されポスター口演を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
先の成果報告の際の技術論文投稿の際の査読内容にて、既存の医療機器血圧測定器の正確性の意義を問う内容として、真の動脈血圧値と本研究デバイスとのバリデーション評価について指摘があり、その整合性および検証を行う研究フェーズを新たに立案し取り組んでいる状況である。
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| 今後の研究の推進方策 |
真の動脈血圧値と本研究デバイスとのバリデーション評価における査読内容に対して、観血的動脈カテーテルによる動脈血圧値と、当研究開発デバイスによる予測血圧値および心拍数のバリデーションスタディを現在行い、測定結果を検証している。
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