| 研究課題/領域番号 |
19K12867
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| 研究機関 | 和歌山県立医科大学 |
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研究代表者 |
山本 景一 和歌山県立医科大学, 医学部, 准教授 (70416387)
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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 | AI / 診療データ |
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| 研究実績の概要 |
今期は新型コロナ感染症の蔓延のため研究自体を大きく進展させることができなかった。ただし、AIを利用した診療データの解析を行うにあたり、時系列データ分析と、診療データ以外の日々の健康データの利活用について重要であるという新しい知見を得た。AIを適用するためには、単に従来の電子カルテのデータを二次利用するだけのでは十分な成果を得ることはできず、AIに適したデータを利用しなければならない。従来から取り組んでいた京都大学病院リウマチコホート（KURAMAコホート）の時系列データを利用し、時系列データのAI適用のフィージビリティ調査を行うこととし、「最適多段回投与モデルによる関節リウマチ疾患におけるバイオシミラー有用性評価に関する研究」という研究計画を作成し京都大学医の倫理委員会に研究実施倫理審査を行い承諾を得た。併せてAI分析環境としてORACLE Cloudの契約を行った。また、AI精度検証の先進事例として、海外では、蓄積された診療・健康データから病名（フェノタイプ）を決定する「コンピューショナル・フェノタイピング（Computational Phenotyping）」技術の開発が盛んになっている。コンピューショナル・フェノタイピングでは「健康の社会的決定要因（Social Determinants of Health（SDOH））」の概念に基づき、診療データに加え、家族歴、ゲノム検査結果、日々の行動履歴、学歴・年収など社会経済的情報も利用される。パーソナルヘルスレコードを利用した日々の健康観察による新型コロナ感染症対策を行うことにより、このようなデータ収集のフィージビリティ調査を行った。
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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
新型コロナ対策に忙殺され、研究の進捗自体は遅れている、ただし、ORACLE Cloudを利用したAI開発環境も整備が完了し、クラウド利用のための倫理審査も終了したため、本年度は大幅に研究を進捗させたいと考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
従来からの電子カルテからの診療情報のみならず、パーソナルヘルスレコード（PHR）によるデータ収集も併せ、より高度なAIを利用した分析を実施する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本年度は新型コロナ感染症対策に忙殺され、研究を十分に遂行する時間を取れなかった。次年度に大幅な進展を行いたい。
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