前向き経時的データを用いた機械学習による高齢者のせん妄発症予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 24K23741
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0908:社会医学、看護学およびその関連分野
• 研究機関: 千葉大学
• 研究代表者: 實石 幸穗 (澤田幸穗) 千葉大学, 大学院情報学研究院, 助教 (60999035)
• 研究期間 (年度): 2024-07-31 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: せん妄 / せん妄発症予測 / 機械学習 / せん妄予防ケア

研究開始時の研究の概要

せん妄は、身体疾患の増悪や入院期間の延伸など多大な悪影響を及ぼす深刻な課題である。特に高齢者において重症化しやすいため、予防的介入によりせん妄発症を回避することが重要である。
本研究では、非侵襲・非接触のセンシング機器（ベッドセンサ、環境センサ）を用いて取得する睡眠や物理的環境に関する時系列データをもとに、機械学習的アプローチでせん妄発症予測モデルを構築する。時間経過に伴う変化を捉えたせん妄発症予測モデルを開発することにより、高齢者せん妄における予防的ケアの発展を目指す。