数分後、数時間後に発症する頻脈性不整脈のAI予測システム

• 研究課題/領域番号: 25K12245
• 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: 筑波大学
• 研究代表者: 坂本 裕昭 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (30611115)
• 研究分担者: 清田 純 国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, チームリーダー (40793790) ; 野中 尚輝 国立研究開発法人理化学研究所, 数理創造研究センター, 上席研究員 (90831892)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円); 2027年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2026年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: AI予測 / 不整脈

研究開始時の研究の概要

心臓手術後には頻脈性不整脈が発症しやすく、循環の悪化や心原性脳梗塞の原因となり、予後の悪化につながる。しかし頻脈性不整脈の発症を的確に予測する手段は存在しない。
そこで、「近い未来の頻脈性不整脈の発症を深層学習で予測できるか？」と考えた。本研究では初期段階として発症頻度の高い心房細動を予測することを目標にする。心臓手術後患者の生体情報モニターから得られるデータを用いて数分後、数時間後の心房細動の発症を予測するシステムを開発する。心房細動発症を予測できれば、予防治療が可能となり患者が受ける恩恵は大きい。