肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築：統計・機械学習分析による解析

• 研究課題/領域番号: 24K15796
• 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90130:医用システム関連
• 研究機関: 自治医科大学
• 研究代表者: 大河原 晋 自治医科大学, 医学部, 教授 (50724522)
• 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: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 透析低血圧 / 肝臓内局所酸素飽和度 / 予知モデル / 機械学習

研究開始時の研究の概要

透析低血圧症は除水による循環血液量減少がその発症に関与すると考えられるが、予知および予防法の確立には至っていない。近年、腹腔内循環動態と大循環は互いに関連し、透析低血圧症発症への腹腔内循環動態破綻の関与に注目が集まっているが、透析低血圧発症の観点で、腹腔内循環動態を示す指標との関連の検討はない。本研究では透析低血圧発症に関与する予知因子を肝臓内局所酸素飽和度測定を含む臨床的指標から多重ロジスティック回帰分析と機械学習分析を比較検討し、高精度の透析低血圧発症予知モデルを構築することを目的とする。