| 研究課題/領域番号 |
23K16253
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
岡田 遥平 京都大学, 医学研究科, 特定研究員 (00966955)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 救急 / 緊急度評価 / 救命治療 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
質の高い救急医療を継続的に提供するためには、データに基づく精度の高い緊急性/重症度の評価で患者を選択し医療資源を集中させ、遅滞なく救命/集中治療を行う救急医療体制の構築が不可避である。従来の緊急性/重症度評価のみならず、患者背景、疾病構造の変化、救急医療体制の現状にマッチした緊急性/重症度評価で最適な救命治療の提供が必要である。
本研究の目的は救急医療/集中治療に関するデータベースを利活用し、緊急性/重症度の評価、救命処置や集中治療の効果を検証し、データに基づく最適な救急医療体制の構築と適正な医療資源の配分を確立することである。
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| 研究実績の概要 |
本研究では高齢社会の本邦の救急医療システムの改善に資する研究を行なった。一例として敗血症診療のエビデンスを要約するためのシステマチックレビューの自動化に寄与する研究や救急医療における機械学習の役割に関する論文を出版した。本研究の実績の概要として出版した論文を一部紹介する。
Oami T, Okada Y, Sakuraya M, Fukuda T, Shime N, Nakada TA. Efficiency and workload reduction of semi-automated citation screening software for creating clinical practice guidelines: a prospective observational study. J Epidemiol. 2023 Dec 16. doi: 10.2188/jea.JE20230227.
Okada Y, Ning Y, Ong MEH. Explainable artificial intelligence in emergency medicine: an overview. Clin Exp Emerg Med. 2023 Dec;10(4):354-362. doi: 10.15441/ceem.23.145.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題は概ね予定した通りに進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後の研究の推進方策として、熱中症や救急部門の効率的な運用について研究を進めていく。
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