2021 年度実施状況報告書

SpO2波形の人工知能を介した分析による包括的肺炎診断・予後予測モデルの構築

研究課題

研究課題/領域番号	21K15642
研究機関	福井大学
研究代表者	山中俊祐福井大学, 学術研究院医学系部門(附属病院部), 助教 (40622907)
研究期間 (年度)	2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード	肺炎 / 人工知能 / SpO2 / CNN / 予後予測
研究実績の概要	「SpO2波形の人工知能を介した分析による包括的肺炎診断・予後予測モデルの構築」の課題に対して、現在主にデータ収集を中心に実施している。 SpO2を0.1％のオーダーまで測定できる特殊なSpO2モニターの作成依頼、購入などデータ収集開始にキーとなる器材の取得に時間を要した。また医学生実験補助者を中心とした症例収集専門チームの構築にも、コロナ感染症の影響により医学生実験補助者の病院内立ち入りが制限されたり、応募数が想定より少なかったりとチーム構築に遅れが生じた。またコロナ感染症対策として市民のマスク着用の大きな上昇による感染症疾患の減少が認められた。この影響により、肺炎数の減少を認め、計画と比較し症例の集積に大きな遅れが生じた。一方、当該年度末の専従の実験補助者の雇用完了にともない、現在データ収集体制が整い、徐々に症例が集まっている。具体的には健康なボランティアで40人前後、非肺炎であった20名、肺炎確定の15名となっている。症例収取開始からの集積スピードは当初予定よりも遅いが、これは救急外来を来院される患者数そのものがコロナ感染症の前後で大きく変化し、肺炎と診断する患者数の減少につながっていると予測され、この傾向は今後数年間は変化しないと思われる。対応としては、漏れなく収集する事に気を付けながら、データ収集期間の延長などの対策を実施していきたい。人工知能のモデル構築には多くの症例数が必要であり、集積速度を速め、今年度の後半には基礎的な解析を開始する。
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コロナ感染症の影響により、医学生実験補助者の病院内立ち入りが制限されたり、市民のマスク着用の上昇による感染症疾患の減少が認められた。代表的な感染症疾患である肺炎は一時期、救急外来で診断する事が非常に少なくなった。これらの影響により計画と比較し症例の集積に遅れが生じた。
今後の研究の推進方策	データ収集体制が整った現在、徐々に症例が集まっている。人工知能のモデル構築には多くの症例数が必要なので今後は症例集積速度を速め、今年度の後半には基礎的な解析を開始したい。
次年度使用額が生じた理由	コロナ感染症の影響により、データ収集チーム編成が約6か月おくれたことが原因である。1か月あたり約15～20万円の調査費が掛かる見込みであるが、6か月遅れたことにより6×20＝120万の次年度使用額が生じた。この費用は調査機関を6か月延長する事で解消する見込みである。