| 研究課題/領域番号 |
19K09282
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立循環器病研究センター |
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研究代表者 |
清水 秀二 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 客員研究員 (80443498)
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| 研究分担者 |
宍戸 稔聡 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 部長 (60300977)
小谷 恭弘 岡山大学, 医歯薬学総合研究科, 准教授 (90534678)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 先天性心疾患 / シミュレーション / 血行動態 / ベッドサイド |
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| 研究実績の概要 |
コンピュータ上に患者個々人の血行動態を再現できれば、手術や薬物投与による血行動態の変化を予測し、医師の経験を補って患者に合わせた最適な治療を選択することが可能になる。そこで本研究では、複雑心奇形患者を対象に、個々人の血行動態をリアルタイムで再現できるベッドサイド・シミュレータを開発し、血行動態の変化を予測することで、最適な治療法を選択できるシステムを開発することを目的とし、研究を進めている。
令和２年度は、昨年に引き続き、心筋収縮性や血管抵抗などの個別パラメタを、心臓カテーテル検査・心エコー検査などのデータから推定し、シミュレータに初期値として入力できるようにするための研究を行った。
まず、課題であった動・静脈キャパシタンスを推定するアルゴリズムの構築を行い、圧波形データの近似から動・静脈キャパシタンスを推定するアルゴリズムについて検討を行った。また、狭窄や短絡（シャント）における圧較差は、通常、ベルヌーイの定理などの流体力学法則に従い、非線形的なパラメタとしてシミュレーションの結果に大きな影響を与えるため、それぞれの病態においてどのような非線形モデルとしてシミュレータに組み込むべきかについて検討を加えた。
さらに令和２年度は新たに、術前に得られたデータより推定されたシミュレータの個別パラメタを、術後集中治療室で得られる血圧・心房圧などの血行動態データから再推定するアルゴリズムの構築を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の拡大の影響もあり、集中治療室での術後血行動態データの取得が遅れており、構築しているアルゴリズムの精度が十分に検証されていない。
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| 今後の研究の推進方策 |
遅れているパラメタ推定アルゴリズムの検証と並行して、リアルタイムシミュレータ用のアルゴリズムを構築し、手術や薬物投与による血行動態の変化を予測できるリアルタイムシミュレータを開発する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
分担施設での血行動態記録用及びリアルタイムシミュレータ用機材の選定に時間を要しており、次年度使用額が生じた。
また、新型コロナウイルス感染症により学会等がオンライン開催となったため、それに合わせ、次年度使用額が生じた。
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