AI機械学習でつくる頭部外傷の個別化医療のための新しい重症度指標

使用人工智能机器学习创建的头部损伤个性化医疗的新严重程度指数

基本信息

  • 批准号:
    21K18079
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

初年度は研究実施計画の通り、頭部外傷の症例データを後ろ向きに収集し、機械学習アルゴリズムを用いた転帰予測モデルの精度を改良した。さらに、この転帰予測モデルをwebアプリとして実装した。ただし医療機器承認試験の準備段階であるため、このwebアプリはまだ未公開である。この転帰予測モデルの開発過程で、転帰の予測に有用な臨床因子の選定も推進し、転帰予測に有効な学習因子を21個に絞り込んだ。症例データは3次救命救急医療センターだけでなく脳神経外科二次救急病院も含め、計6施設から合計1200症例のデータを後方視的に収集した。作製した転帰予測モデルは、Glasgow outcome scaleを用いて「死亡」、「植物状態または高度障害」、「軽度障害または正常」の3分類の転帰を予測し、80%以上の正解率を達成した。これまで使用されてきた意識障害やCT画像所見のスコアだけでは、患者ごとに異なる頭部外傷の複雑な病態を的確に反映できず、新規治療につながる適切な患者の層別化が困難であった。今回機械学習を使って開発した転帰予測モデルは、それぞれの転帰に至る可能性を数値化することで重症度の指標として応用が可能である。そのため、頭部外傷に対する新しい個別化医療の発展につながる基盤となる可能性が高く、有意義である。このモデルを臨床応用するには、予測される転帰が限りなく正確である必要がある。そのため、引き続き新規血中バイオマーカーや、CT画像所見そのものを学習に用いる畳み込みニューラルネットワークの導入などの研究をすすめ、予測性能の向上を目指す。
At the beginning of the year, the general plan was carried out in the research department, and the cases of external diseases were collected in the first year of the study. in the beginning of the year, in the early years of the study, in the early years of the study, the general plan was carried out in the first year of the study, and the accuracy of the disease was improved. Please tell me that you don't know what to web, and that you don't know what to do. The medical machine acknowledges that it is not open to the public that the equipment is ready for public use, and that the web is not publicly available. In order to improve the quality of the process, select the promotion factor, and apply the information to the information system. There are 21 health care factors. There were three cases of emergency surgery in the second emergency hospital, including a total of 1200 cases. The results show that the correct solution rate of Glasgow outcome scale is higher than that of normal, and the correct solution rate of more than 80% is higher than that of normal, and the correct solution rate of more than 80% is higher than that of normal. The use of new rules and regulations means that patients are not aware of the symptoms seen in the CT portrait, and that the symptoms of the patients are clearly reflected in the images of the CT portrait. This time, the mechanical science has made it possible to change the number of people who have serious symptoms of severe illness. The possibility is high, and it is intentional that the possibility is high. Please make sure that the bed is used properly and that the necessary information is correct. In the new blood samples, the pictures in the CT portrait and the pictures in the picture were used to study the performance of the new blood samples.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測:他施設症例を予測する
使用 AI 机器学习模型预测头部受伤后 3 类死亡、严重残疾和良好结局:预测其他机构的病例
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    松尾和哉;相原英夫;原淑恵;藤原大悟;太田耕平;森下暁二;三宅茂;当麻美樹;山下晴央
  • 通讯作者:
    山下晴央
AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測:実臨床に向けた他施設への応用
使用人工智能机器学习模型预测头部受伤后的死亡、严重残疾和良好结果:应用于其他机构的实际临床实践
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    松尾和哉;相原英夫;原淑恵;藤原大悟;太田耕平;森下暁二;当麻美樹;山下晴央
  • 通讯作者:
    山下晴央
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知道了