| 研究課題/領域番号 |
22K08092
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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53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
野田 崇 東北大学, 大学病院, 講師 (10443508)
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| 研究分担者 |
安田 聡 東北大学, 医学系研究科, 教授 (00431578)
草野 研吾 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 副院長 (60314689)
上田 暢彦 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医師 (80869800)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 致死性不整脈 / AI / 植込み型除細動器 / 遠隔治療 / 突然死 / 心不全 / 不整脈 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では不整脈発生直前の遠隔モニタリング生体データの変化をもとにしたイベント発生予測アルゴリズムの開発を行う。
3年の研究期間の内、遠隔モニタリング生体データの抽出とAIを用いた不整脈発生および心不全増悪予知アルゴリズムの開発および多施設データでの開発されたアルゴリズムの正当性の評価およびアルゴリズムの改良ならびに発表を予定している。具体的には東北大学などで遠隔モニタリングにてフォローアップを行っている植込みショックデバイスを使用した患者を対象とし、東北大学AI Labなどや他講座と共同し解析を行い、発生予測アルゴリズムを開発する。
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| 研究実績の概要 |
2023年度は基盤研究として、2022年度に引き続き、不整脈発生直前の遠隔モニタリングから得られた多彩な生体データの変化をもとにしたイベント発生予測アルゴリズムの開発を行っ
た。今年度は3年の研究期間の内、2年目であったが前年同様、コロナ禍の影響を受け、多施設データの収取が進まなかった。一方、アルゴリズムの開発については、インバリアント分析を用いた遠隔モニタリングから得られる多彩な生体データの抽出とAIを用いた不整脈発生および心不全増悪予知アルゴリズムの開発を進めていった。東北大学病院で経過観察をしている植込み型デバイス患者のうち、植込み型除細動器を使用した症例の遠隔モニタリングで得られた経時的かつ多彩な生体データをデジタル化して抽出を行った。AIの開発に関しては、以前同様、東北大学大学院医学研究科分子病態治療学分野協力頂き、より精度の高い、普遍性のあるモデルの形成のため、学習期間、学習範囲、モデル閾値、評価期間の設定を多数行うことにより、症例ごとに適したモデルの形成を行った。一方で、インバリアント分析によるアルゴリズムの作成には、限界があることがわかり、その成果と限界について2024年３月の第88回日本循環器学会学術集会のシンポジウムにて発表した。今後、さらにアルゴリズムをより精度の高く、普遍性のあるものに改良する方針である。そのために分析方法の変更も含め、改善予定である。
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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
分析方法の限界について、今回の試みにて明らかになってきており、根本的に変更が必要である。遠隔モニタリング生体データの抽出についてはほぼ計画どおりに達成できてい
るが、より多施設からのデータ抽出が今後必要でありコロナ禍の余波もあり、この部分についても少し遅れている。計画どおりに進んでいる部分もあるが、今後より研究期間が必要な可能性がでてきている。
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| 今後の研究の推進方策 |
多施設での遠隔モニタリング生体データの抽出および収集を行うために、倫理委員会での承認についてはすでに得ている。今後関連機関ともより密な連携をとり、多数のデータでの検討を行う予定である。また解析用のシステムの構築にも取り掛かっておりほぼ完成しつつある状況となっている。今後分析方法を変更し、新たなモデル構築を行う予定である。
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