| 研究課題/領域番号 |
19K12206
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| 研究機関 | 東北医科薬科大学 |
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研究代表者 |
青木 空眞 東北医科薬科大学, 薬学部, 助教 (40584462)
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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 | 甲状腺機能異常症 / 機械学習 / 人工知能 / 医療統計 / 基本的検査 / 時系列解析 / スクリーニング |
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| 研究実績の概要 |
我々が構築した、人工知能による甲状腺機能異常症の見逃しを防ぐための基本的検査項目を組合せたスクリーニングモデルを実装したクラウドサービスに、検査値の時系列変化を併用する2時点予測モデルを追加・拡充した解析体制を整え、引き続き本手法の全国展開と、得られたデータによる精度改善を進めている。
本クラウドを活用したスクリーニングにより、東北公済病院ならびに東北医科薬科大学若林病院における人間ドックにおいて、本年度は甲状腺刺激ホルモン(TSH)が測定感度(0.01μIU／ml)未満の治療が必要な甲状腺ホルモン過剰症(甲状腺中毒症)、ならびにTSHが10.0μIU／ml以上の治療や観察が要される甲状腺ホルモン減少症合わせて9例を発見することに成功した。この発見例の増加に伴い、時系列予測モデルをより高精度に構築するための学習データの整備が一層進んだ。
一方で、本スクリーニングの実施を継続していたところ、人間ドック受診者の検査データが本予測システムの学習データで用いている検査値データの範囲を大きく逸脱する外れ値を持っていた場合、不合理な予測結果を返すことがあることがわかった。これに対応するため、精査のうえ検査値の規格化の方法を見直し、上限と下限の打ち切り値を設定したところスクリーニング精度（特に特異度）の向上が確認された。この改良内容を現在稼働しているクラウドシステムに組み込むため、人間ドック施設における実施担当者と協働しながら2021年3月に実装を完了し、改良が図られた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本年度は新型コロナウィルス感染症対策のため、予定されていた研究協力者たる研究室配属生によるデータ解析・整理作業が中断し、また研究代表者も遠隔講義の準備等にエフォートを割く必要があったことから、新たな時系列モデルの構築を含む全体の進捗が大きく遅延した。また、本研究に関して発表を予定していた学術大会や研究会も中止となり、報告の機会も大きく減少した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2021年度は新型コロナウィルス感染症対策も一周したことから、研究に対するエフォートを大きくできることが見込まれるため、予定通りにデータの整理、解析、モデルの構築を進めていく。特に2020年度に取り組む予定であった甲状腺中毒症の予測モデルに関する内容については論文化への具体的な方策を進める。また、学会発表についても昨年度後半からはオンライン開催事例が増えてきていることから、そうした遠隔開催の学会にも発表できるように準備を進めていきたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルス感染症の影響による研究計画の遅延、並びに予定されていた学会発表が全てキャンセルとなったために次年度使用額が生じた。2021年度は研究推進方策で記載したように、研究へのエフォートを増加できる見通しであるため、当初の研究計画に立ち直って使用する予定である。一方、遠隔地における学会の開催は今年度も見通しが悪いことから、モデル構築および論文化にあたり必要性が感じられる対照群のデータ入手・整備等にも使用を検討したい。
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