研究課題/領域番号 |
23K15624
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分55060:救急医学関連
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研究機関 | 山形大学 |
研究代表者 |
早坂 達哉 山形大学, 医学部, 助教 (20869911)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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キーワード | マスク換気困難 / 挿管困難 / 人工知能(AI) |
研究開始時の研究の概要 |
気道管理は患者生命維持において重要な技術であり、気道確保器具の準備が数十秒遅れただけでも低酸素血症や不可逆性の脳機能障害、心停止に進展する可能性がある。気道確保はすべての医師が習得すべき技術であり、マスク換気困難(DV)や挿管困難(DI)を予測し対応する必要がある。そのため多くのDVDIを予測する因子が提示されてはいるが主観的評価が含まれ、気道管理に特化した知識と経験則が必要となる。そこで本研究では患者顔画像と麻酔科医による診断を紐づける深層学習によりDVDIを同時に予測する人工知能モデルを開発する。
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