パーキンソン病の非構造化データを用いたサブタイプ自動検出に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K06950
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52020:神経内科学関連
• 研究機関: 岩手医科大学
• 研究代表者: 前田 哲也 岩手医科大学, 医学部, 教授 (70359496)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: パーキンソン病 / 非構造化データ / サブタイプ

研究開始時の研究の概要

パーキンソン病（PD）の治療には運動症状改善を目的としたドパミン補充療法が行われている。しかしドパミン補充療法は対症療法であり、根治療法はもとより、QOLを低下させる非運動症状や病気の進行による薬剤不応答に対する治療なども十分に確立されていない。治療初期に症状の生涯史の予測ができれば、その患者群に対して最適化した短期的治療方針や、長期的にもケア計画の立案など、医師および患者の意思決定に有益と考える。本研究では、診療記録など非構造化データから言語系人工知能（AI）を用いた自動検出システムにより臨床経過の鍵となるマイルストンの出現を予測し、診断早期に特徴的な患者サブタイプを見出す。