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2023 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 – 2025-03-31
キーワード肺炎 / AI / SpO2
研究実績の概要

22年度末までにデータ集積を終え、23年度末までにそのデータクリーニングと解析、AIモデルの構築、結果の発表を行った。ERでのSpO2波形モニター単独による他の疾患との分離には内部検証でAUC0.73(95%CI 0.59-0.88), 時間的外部検証で0.72(0.57-0.86),実際の使用状況と想定されるER患者のみで0.77(0.63-0.91)であり、NPVは0.92(0.88-0.96)と高精度であった。この結果は第51回日本救急医学会学術集会において口頭発表を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

4: 遅れている

理由

23年度の中旬まで続いたコロナによる診療制限や受け入れの混乱はER患者数を減らし、研究対象者やボランティア数の減少となり、データ蓄積の遅れにつながった。23年度末には予定より遅く少ないものの900例のデータ収集を終えたが、その後のデータクリーニング、解析、学術集会での結果発表の遅れとなった。論文発表もその影響で24年度末ごろとなる見込みである。

今後の研究の推進方策

データ収集、データクリーニング、基本的な解析は終了している。24年度末に向けて学術雑誌に論文掲載を目標に進めていく。

次年度使用額が生じた理由

コロナによる研究開始時期の遅れが症例収集期間を短縮させたため、その間に雇用するはずであったアルバイトの延べ人数が減少したため。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2023

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] SpO2波形の人工知能を介した分析による 肺炎診断モデルの構築2023

    • 著者名/発表者名
      山中俊祐
    • 学会等名
      第51回日本救急医学会・学術集会

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公開日: 2024-12-25  

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