| 研究課題/領域番号 |
15K12102
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
平田 耕一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20274558)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | アンチバイオグラム / 伝搬パターン / 相互依存重集合 |
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| 研究実績の概要 |
アンチバイオグラムとは，検出菌に対する薬剤の感受性検査結果を集約したデータである．本研究では，このアンチバイオグラムからのパターン発見として，平成27年度に引き続き，一定の期間内に出現する同一菌株のレコードの組である伝搬パターンを抽出する手法を設計・実装した．また，アンチバイオグラムでは，アイテムの集まりを集合ではなく重集合として捉える必要があり，その考えとアイテムの相互依存関係を基に，アンチバイオグラムからの相互依存重集合を抽出するアルゴリズムを設計・実装した．
伝搬パターンの抽出では，平成27年度よりも期間間隔を密にし，患者・病室・主治医の同異による8種類の伝搬パターンの分布が Enterococcus Faecium だけが他の菌と大きく異なっていたこと，また，他の菌についても，詳細な分布の違いを発見することができた．
相互依存重集合の抽出では，抽出アルゴリズムを大阪府立急性期・総合医療センターから提供された1997年から2012年のアンチバイオグラムに適用した．ここで，患者をIDとしたレコード数15,596，アイテム数447の患者データ，および，日付をIDとしたレコード数3,338，アイテム数455の日付データを利用した．実行時間は，患者データの場合はほぼ7秒程度で計算できたが，日付データは閾値である最小依存度によって，4秒から71秒と計算時間が変化した．また，実際に患者データから抽出された相互依存重集合において，院内感染の要因の一つである菌交代を示唆する，黄色ブドウ球菌，緑膿菌，酵母菌を重複して含む重集合が高頻度で抽出された．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
伝搬パターンや相互依存重集合など，アンチバイオグラムに特有のパターンを定式化し，それらを高速に抽出することに成功している．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，これまでの研究を拡張すると共に，アンチバイオグラムをイベント列とみなし，出現イベントをグループ化するイベント要約によって，アンチバイオグラムの出現パターンを抽出する研究に取り組む予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初購入を想定していた物品(PC)を購入せず，人件費も使わなかったため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
パターン発見用の高速なPCを購入する予定である．また，最終年度に当たり，データの整理などの人件費を支出する予定である．
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