研究課題
若手研究
AIによる抜管失敗の減少、人工呼吸管理期間の減少を目的とし、以下の3つのphaseに分けて研究を行った。(1) 探索：集中治療患者情報システムから抽出したデータを用いて、抜管の成否を予測できるか。予測できるとすれば、重要度の高い特徴量と医学的な妥当性。(2) 精度向上：過去の研究と比較して、AIによる抜管の成否予測の精度を向上させられるか。(3) 実装：リアルタイムでAIによる予測ができるか。臨床研究に向けた実装。これらの成果として、1本の原著論文と1本のレビュー論文を英文で発表した。
救急医学
患者背景、バイタルサイン、検査データ、人工呼吸器のデータなど、57の特徴に関する情報を抽出し、人工呼吸管理が必要であるか否かのラベルを付け、3つの学習アルゴリズムを用いて、抜管の予測モデルを作成した。また、精度を向上させるべく、不確実性を考慮したニューラルネットワークモデルを作成した。最後に入院中の患者データを利用して予測ができるよう実装を行った。
