人工知能を用いた術後せん妄推論モデルの構築と患者安全性向上に関する研究

• 研究課題/領域番号: 24K19449
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分55050:麻酔科学関連
• 研究機関: 弘前大学
• 研究代表者: 木下 裕貴 弘前大学, 医学部附属病院, 助教 (70897660)
• 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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 人工知能 / 機械学習 / 深層学習 / 推論モデル / 術後せん妄

研究開始時の研究の概要

手術患者の高齢化により、術後せん妄や術後認知機能障害といった周術期合併症の予防や治療は重要度が増しており、高齢患者の術後 QOL 向上や術後管理の効率化といった点から喫緊の課題となっている。一方で医療現場のマンパワー不足は深刻な問題であり、急速な高齢化に伴う疾病構造の多様化、医療技術の進歩や細分化、医療人材不足は更なる医療安全の質の低下を生じさせる懸念がある。本研究では、患者医療データや全身麻酔中の脳波データを基に人工知能を用いてより高精度な術後せん妄推論モデルを確立し、現場の情報共有・高リスク患者へのマンパワー集約により医療資源の効率化を図ることで、高齢手術患者の安全性向上を目指していく。