人工知能と集中治療患者情報システムを用いた革新的な人工呼吸器離脱戦略

2020 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 20K17876
• 研究機関: 日本医科大学
• 研究代表者: 五十嵐 豊 日本医科大学, 医学部, 病院講師 (50771101)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 機械学習

研究実績の概要

①データを抽出するためのプログラムが完成した。現在まで約10,000症例のうち、約2,000症例を抽出した。
②先行研究を英文誌(Journal of Nippon Medical School)に発表した。Ohtaguro T, Tanaka H, Igarashi Y, et al. Machine learning for the prediction of successful extubation among patients with mechanical ventilation in the intensive care unit: A retrospective observational study.
③COVID-19の感染拡大に伴い、COVID-19患者に対するexternal validationをサブ解析として行う方針とした。

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

COVID-19の感染拡大の影響を受けたが、おおむね順調に進展している。

今後の研究の推進方策

①症例データの抽出を進める。
②42項目の特徴量を用いて複数のモデルで機械学習を行う。最も精度の高い機械学習モデルで、重要度の高い特徴量を明らかにする。特徴量を減らして機械学習を行い精度を評価する。
③COVID-19患者に対して本モデルが有用かexternal validationを行う。

次年度使用額が生じた理由

COVID-19の感染拡大によって、国際学会がリモートになるなど、予定した出費が減少した。

研究成果

• [雑誌論文] Machine learning for the prediction of successful extubation among patients with mechanical ventilation in the intensive care unit: A retrospective observational study (2021)
  • 著者名/発表者名: Takanobu Otaguro, Hidenori Tanaka, Yutaka Igarashi, Takashi Tagami, Tomohiko Masuno, Shoji Yokobori, Hisashi Matsumoto, Hayato Ohwada, Hiroyuki Yokota
  • 雑誌名: Journal of Nippon Medical School 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.1272/jnms.JNMS.2021_88-508
  • 査読あり / オープンアクセス