AI技術を用いた血液透析治療中の非観血的留置針抜針検知システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K13350
• 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58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 順天堂大学
• 研究代表者: 中谷 直史 順天堂大学, 医療科学部, 講師 (70784049)
• 研究分担者: 白濱 成希 北九州工業高等専門学校, 生産デザイン工学科, 教授 (10280489) ; 渡邉 志 日本大学, 生物資源科学部, 教授 (60455144) ; 安部 貴之 東京女子医科大学, 医学部, 研究生 (70856088)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 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); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 医療安全支援システム / 抜針検知 / 血液浄化療法 / AI技術 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

国内には約34万人の透析患者が存在し、毎年、数千人ずつ増加している。また、患者の高齢化によって認知症などのリスクが増加しており、それに伴って透析中の抜針事故は透析医療の中で最も大きな割合を占めている。透析は血液を体外循環させることから、わずか数分間の抜針で患者が死に至ることもある。
申請者らはこれまでに抜針を非観血的に自動検知するシステムを開発してきたが、留置針の脱落が完全でないなど不安定な条件下での検知に課題が残されていた。そこで本研究では、機械学習によって検知精度の向上を実現することで、抜針検知技術の確立を目的とする。これにより、重篤な事故を限りなく低減することが可能になると期待される。