| 研究課題/領域番号 |
21K10367
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
石井 正 東北大学, 大学病院, 教授 (00650657)
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| 研究分担者 |
市川 学 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (60553873)
植田 琢也 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448)
押谷 仁 東北大学, 医学系研究科, 教授 (80419994)
赤石 哲也 東北大学, 医学系研究科, 助教 (80833904)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | COVID-19 / mild-moderate COVID-19 / risk factor / machine learning / prediction model / prolonged symptoms |
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| 研究実績の概要 |
令和4年度報告書のとおり、新型コロナウイルス感染症患者における低酸素血症発症のリスクファクターの同定、機械学習の手法を用いた24時間後の低酸素血症の発症予測、発熱または呼吸器症状の長引く患者のリスクファクターの同定は完了した。令和5年度においては、RASECC-GM(現在は「D24H」 (https://www.ds.se.shibaura-it.ac.jp/wp-content/uploads/2019/11/D24Hパンフレット.pdfに移行)の機能を応用し、新型コロナウイルス感染症患者用健康管理ツールを開発する予定であったが、開発が滞り年度内の完成が困難となった。その要因として、まず社会全体として新型コロナウイルス感染症が令和5年5月8日に感染症法上の5類感染症となり、宿泊療養施設の運用が終了となったため、宮城県における療養患者データの利活用についても変更が加わった。従前は本学での研究倫理申請通り、研究に利用する場合に個人を匿名化すれば宮城県庁保管の療養患者データを用いることができたが、変更後は療養患者データそのものを全て匿名化した上で、全く個人と結びつけられない状態にした上でしか利用できないこととなり、その匿名化処理とデータベース化に非常に時間を要した。また、RASECC-GMの改変開発作業中に能登半島地震（令和6年1月1日）が発災し、RASECC-GM開発者が災害対応に従事することとなり、改変開発作業が遅延した。以上のことから、令和5年度においては予定の進捗が得られず科研費基金課題の延長を申請し承認された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
令和5年度の研究を進めるにあたり、その基盤は概ね予定通り前年度までに出来上がっていたが、社会全体として新型コロナウイルス感染症が令和5年5月8日に感染症法上の5類感染症となり、宿泊療養施設の運用が終了となったため、宮城県における療養患者データの利活用についても変更が加わった。従前は本学での研究倫理申請通り、研究に利用する場合に個人を匿名化すれば宮城県庁保管の療養患者データを用いることができたが、変更後は療養患者データそのものを全て匿名化した上で、全く個人と結びつけられない状態にした上でしか利用できないこととなり、その匿名化処理とデータベース化に非常に時間を要した。また、RASECC-GMの改変開発作業中に能登半島地震（令和6年1月1日）が発災し、RASECC-GM開発者が災害対応に従事することとなり、改変開発作業が遅延した。
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| 今後の研究の推進方策 |
療養患者データの匿名化およびデータベース化は令和5年度末に完成し、RASECC-GMの改変作業も同時期に再開することができた。よって、令和6年度中に令和5年度に進める予定であったRASECC-GMを用いた新型コロナウイルス感染症患者の健康管理ツール開発、具体的には低酸素血症発症予測アルゴリズムを組み込んだアラート機能を備えたシステム開発を行うことが可能であると見込んでいる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
RASECC-GMの開発が遅延したことにより、システムサーバーや必要なソフトウェアの購入が遅れ、また開発ミーティングのための交通費も予定より使用しなかったため次年度使用額が生じた。次年度に元の目的通り使用予定である。
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