機械学習アルゴリズムを用いた敗血症性凝固線溶障害の早期予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K12133
• 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55060:救急医学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 梅村 穣 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (20743561)
• 研究分担者: 織田 順 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (60459500) ; 山川 一馬 大阪医科薬科大学, 医学部, 准教授 (50597507) ; 小倉 裕司 大阪大学, 大学院医学系研究科, 招へい教授 (70301265) ; 藤見 聡 地方独立行政法人大阪府立病院機構大阪急性期・総合医療センター(臨床研究支援センター), 救急診療科, 主任部長 (70362720)
• 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: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 敗血症 / 全身炎症反応 / 播種性血管内凝固 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

本申請課題は機械学習を用いた診断技術に着目し、DICの高精度予測モデルを開発することを目的とした多施設共同臨床研究であり、以下の二点を実践する。
① 多施設大規模敗血症データベースを構築し、敗血症性DICの顕在化を、その顕在化以前に予測する機械学習モデルを開発する
② 予測モデルを電子カルテに実装し、その精度の外挿性を評価するとともに、血清学的評価により病態メカニズムとの関連を評価するための多施設共同前向き研究を実施する。
本研究によって予測モデルを開発することで、適切な早期診断や病態評価に資するのみならず、将来的には敗血症の最適な治療戦略の確立を目指した研究の礎となることが期待できる。