权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

Development of interactive electronic medical record's diagnosis accuracy verification system using AI

利用AI开发交互式电子病历诊断准确性验证系统

基本信息

批准号：
19K12867
负责人：
山本景一
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Osaka Dental University (2022)Wakayama Medical University (2019-2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

当初の研究計画では単にAI技術を用いて電子カルテから候補となる複数の病名を示し医師がインタラクティブに正解の病名を算出するような数理モデルの構築を検討していた。しかし、医療でのAI利用の進展は目覚ましく、すでに新規性が乏しくなっている。本研究では、単に病名や症状を類推するだけでなく、我が国を代表する大規模リウマチ疾患多次元時系列データベースである京都大学のKURAMAコホートを対象に、エネルギーランドスケープ解析と時系列クラスタリングという手法を組み合わせて、時系列で刻々と変遷する患者の「状態」を治療効果と関係付けて可視化する数理モデルの開発を行った。現在の診療は、個々の患者の具体的な治療方針は初診から現在までの臨床評価で得られるデータや治療歴を基に判断され、将来の状態遷移については医師の臨床経験に基づく推測に依存している。薬物治療により刻々と変化する患者の状態を時間依存的に解析することにより、治療効果の顕著な時期と期間を定量的に示すことができた。従来の診察時の臨床評価に加え、日々の診療の中で状態変動性を評価することで、治療全体の状態遷移の中での現在の状態の位置づけの把握と、今後遷移する状態の予測が可能となる。本研究により、治療経過全体を考慮した治療計画最適化の可能性が示唆された。我々の提案する解析手法は、医療における多次元時系列データの可視化手法としてリアルワールドデータを活用した個別化医療の発展に寄与することを期待している。次春季医療情報学会シンポジウム2023に演題投稿を行い口演で採択された。次年度中に論文の採択を目指したい。

の original research projects では単をに AI technology with いて electronic カルテから alternate となる plural の disease をし physicians in がインタラクティブのに positive solutions of disease を calculate するような mathematical モデルの build を beg し検ていた. The latest developments in the application of AI in the medical field, 覚ま覚まく, すでに new regulations in が, くなってるる. This study では, 単に disease symptoms やを analogy するだけでなく, I がを representative する large-scale リウマチ disorders multidimensional time series データベースである Kyoto university の KURAMA コホートをに, seaborne エネルギーランドスケープ analytic と when series クラスタリングという gimmick を group み close わせて々, when で series のと - moving する patients "state" を treatment services fruit と masato department pay けて visualization する mathematical モデルの open 発を line った. Now はの diagnosis and treatment, a 々のの specific な treatment guidelines は primary-care から now までの clinical evaluation 価で must られるデータや therapy to bearing をに judgment さのれ, future state transition については physicians clinical 経の験に base づく speculation に dependent している. 薬 content treatment により carved 々と variations change するを time dependent patients の state に parsing することにより, treatment of unseen fruit の顕を quantitatively during the period なとに shown すことができた. 従 clinical evaluation to の diagnosis の価に々え, day の diagnosis ので state variations in the dynamic sex を review 価することで, treat all の state migration のでの is in the state of のの position づけの grasp と, future migration すのる state may be がとなる. In this study, によによ and through all を treatment practitioners considered the possibility of optimizing the <s:1> た treatment plan が indicated された. I 々の proposal する parsing technique は, medical における multidimensional time series データの visualization technique としてリアルワールドデータを use した individualized medical の発 exhibition に send することを expect している. The Medical Information Society of the second spring シポジウムポジウム2023に presentation submission を Field performance で collection 択された. For the に papers in the following year, 択を will be used to refer to たに.