| 研究課題/領域番号 |
20K17117
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
中村 大輔 大阪大学, 医学部附属病院, 特任助教(常勤) (30869970)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 光干渉断層 / 石灰化プラーク |
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| 研究実績の概要 |
薬剤溶出性ステントの進化によって、経皮的冠動脈形成術 (PCI)は安定した成績が得られるようになったが，多枝病変例や糖尿病合併例等の複
雑病変では冠動脈バイパス術に匹敵する臨床成績が示されていない。一方で、日本循環器学会のガイドラインにおいて、血管内イメージングガ
イドによるPCIが推奨されており、光干渉断層 (OCT)は血管内超音波よりも高解像度であり、詳細に冠動脈内を観察できる。本研究では、人工
知能による機械学習を用いて、OCTのPCI前後の解析情報、患者情報より、心血管死亡、再血行再建、ステント血栓症の新しい予測因子を見出し
、PCIにおける今後のよりよい治療戦略の構築を目指す。
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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
COVID19流行により、PCI数が減少したことによる。
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| 今後の研究の推進方策 |
COVID19流行が収束し、PCI数も上昇する可能性が高い。また、病院間の連携もとりやすくなる可能性が高い。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID191流行のため研究計画が遅延し、次年度まで予算が必要となった。
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