脳卒中機能予後の機械学習予測モデルと新規定因子：悉皆登録からDPC活用への提言

• 研究課題/領域番号: 24K02704
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
• 研究機関: 滋賀医科大学
• 研究代表者: 宮松 直美 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (90314145)
• 研究分担者: 原田 亜紀子 滋賀医科大学, 医学部, 准教授 (00451774) ; 森野 亜弓 滋賀医科大学, 医学部, 客員助教 (10633729) ; 清原 麻衣子 滋賀医科大学, 医学部, 助教 (50907988) ; 漆谷 真 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (60332326) ; 芦原 貴司 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (80396259) ; 野崎 和彦 滋賀医科大学, 医学部, 客員教授 (90252452) ; 三浦 克之 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (90257452) ; 吉田 和道 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (90598921) ; 山口 亜希子 滋賀医科大学, 医学部, 准教授 (30405336)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2028年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2027年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2026年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円); 2025年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2024年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
• キーワード: 脳卒中予後予測 / 機械学習 / 悉皆登録 / DPC

研究開始時の研究の概要

本邦の重度要介護の最大の原因である脳卒中要介護を予防するには、詳細な臨床情報と再発情報を含む、複雑な関連を想定した高精度の予測モデルと新たな予後予測因子の検出が求められる。予測モデルには代表性のある集団の診療情報と機能予後を用いるべきだが、両者を含む本邦の発症登録情報は極めて少ない。本研究では、臨床情報、機能予後情報を含む地域悉皆発症登録情報をもとに機械学習を用いた予測モデルを構築し、新たな予後予測因子の抽出を試み、悉皆発症登録調査に基づく脳卒中予後予測基準モデルを作成する。また、この基準モデルとDPC情報を両者の予後予測能力の比較を行い、DPCに基づく予測の有用性および留意点を検討する。