頭部外傷治療のエビデンス創出に資する転帰予測駆動型の新しい患者層別化手法の確立

• 研究課題/領域番号: 24K03307
• 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90130:医用システム関連; 小区分90140:医療技術評価学関連; 合同審査対象区分:小区分90130:医用システム関連、小区分90140:医療技術評価学関連
• 研究機関: 神戸大学
• 研究代表者: 松尾 和哉 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (90900168)
• 研究分担者: 相原 英夫 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員 (40359865) ; 篠山 隆司 神戸大学, 医学研究科, 教授 (10379399)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円); 2026年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2024年度: 10,530千円 (直接経費: 8,100千円、間接経費: 2,430千円)
• キーワード: 頭部外傷 / 機械学習 / 転帰予測 / 層別化治療 / 次世代医療基盤法

研究開始時の研究の概要

頭部外傷は脳卒中やアルツハイマー病よりも多く、しかも若年にも生じる。しかしこの数十年、頭部外傷の新たな治療の創出がなく治療成績の改善もない。この原因には新規治療の対象患者を選ぶ段階での適切な層別化手法がないことがあげられる。本研究では、これまでおこなってきた転帰予測駆動型の患者層別化手法の研究を発展させる。まず匿名加工医療ビッグデータを活用して死亡予測精度を向上させる。次に、重要な予後因子であるびまん性軸索損傷の超急性期診断モデルおよび受傷後の経過時間を予測するモデルを作る。これらの研究成果を統合した新しい転帰予測モデルを作り、患者層別化手法への応用につなげる。