新型コロナウイルス感染症療養患者の健康管理アルゴリズム確立及び管理ツールの開発

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令和4年度において実施した研究については、概ね交付申請書内の「研究方法・計画」に記載の通りの進捗となった。令和3年度の報告のとおり、宮城県内におけるCOVID-19宿泊療養施設から患者データを得て（年齢、性別、基礎疾患、常用薬、COVID-19発症日、検査日、療養施設入所日・退所日、入院の有無等および療養施設内での毎日の症状変化等）、統計解析および機械学習に用いるための匿名化データベースを作成した。令和4年度はそのデータベースを用いて、①宿泊療養施設に入所した患者の低酸素血症発症に関わるリスクファクターの解析、②機械学習の手法を用いた低酸素血症発症予測、③宿泊療養施設での療養が長引く、つまり発熱または呼吸器症状が長引く患者に関わるリスクファクターの解析を行なった。①低酸素血症発症に関わるリスクファクターは年齢の上昇（オッズ比;1.08、95%信頼区間1.06－1.10)と男性(オッズ比;4.70、95%信頼区間2.39－9.22)の２つのみであったことから、宿泊施設に入所した患者は重症化に関わるリスクファクターの少ない集団であったことが確かめられた。②機械学習、主にrecurrent neural networkの手法を応用して症状の変動から24時間後の低酸素血症の発症を予測するモデルを作成し、過去にない高精度の予測モデルを作成することに成功した（AUC 0.88）。③発症から2週間以上の長期療養となるリスクファクターは年齢の上昇(オッズ比;1.02、95%信頼区間1.01－1.04)、療養施設入所時中等症Ⅱ（オッズ比;37.8、95%信頼区間1.40－1020)、発症後COVID-19診断前の抗菌薬処方(オッズ比;1.99、95%信頼区間1.06－3.72)、発症時呼吸器症状がある(オッズ比;1.75、95%信頼区間1.12－2.73)であった。