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医療者とAIの相互連携システム構築を目的とした解釈可能な機械学習予測モデルの開発

开发可解释的机器学习预测模型，以构建医疗专业人员与人工智能之间的相互协作系统

基本信息

批准号：
22K17336
负责人：
松本晃太郎
金额：
$ 3万
依托单位：
Kurume University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

予測モデル実装の対象施設と協議を行った結果、当初研究対象としていた脳卒中疾患を変更し、せん妄の予測に切り替えた。本邦では、2020年度診療報酬改定にて、せん妄ハイリスク患者ケア加算が新設され、すべての入院患者に対してせん妄のリスク因子の確認を行い、ハイリスク患者に対してせん妄対策を実施する体制が評価されるようになった。上記背景より、本研究との相互補完的関係にあると判断し、対象をせん妄予測とした。実装対象施設では既にせん妄発生を予測するためのリスクスコアを独自に開発していたが、対象施設の電子カルテデータを取得して確認したところ、偽陽性率と偽陰性率に改善の余地が認められた。そこで、取得可能なデータを用いて機械学習と解釈性手法による解析を実施し、リスクスコアの改訂を行った。さらに、せん妄のリスク症例への対策として、せん妄対策用の新しいクリニカルパスを導入した。この一連の流れを国際学会で発表しbest paper awardを受賞した（Koutarou Matsumoto, Yasunobu Nohara, Mikako Sakaguchi, Yohei Takayama, Hidehisa Soejima and Naoki Nakashima, “Developing a Learning Health System for Delirium Using XAI”, Proceedings of the Asia Pacific Association for Medical Informatics 2022）。また、関連する内容が国際誌に受理された（Matsumoto K, Nohara Y, Sakaguchi M, Takayama Y, Fukushige S, Soejima H, et al. Delirium Prediction Using Machine Learning Interpretation Method and Its Incorporation into a Clinical Workflow. Appl. Sci. 2023, 13(3), 1564）。機械学習と解釈性手法を用いた上記の取り組みは、電子カルテの予測モデル実装の前段階的な位置づけとして、多くの示唆に富んだ学びを得た。

The results of the project implementation protocol, the initial research object, the stroke problem, and the prediction process were changed. In 2020, we will revise the medical compensation system, increase the patient's salary, confirm the patient's salary factor, and implement the medical compensation system. In this paper, we describe the background and the relationship between the two. The false positive rate was confirmed by the false positive rate. For example, if you want to use a machine to learn and solve problems, you can use a machine to solve problems. This article introduces new methods for dealing with the problem. Koutarou Matsumoto, Yasunobu Nohara, Mikako Sakaguchi, Yohei Takayama, Hidehisa Soejima and Naoki Nakashima,"Developing a Learning Health System for Delirium Using XAI," Proceedings of the Asia Pacific Association for Medical Informatics 2022. Matsumoto K, Nohara Y, Sakaguchi M, Takayama Y, Fushige S, Soejima H, et al. Delirium Prediction Using Machine Learning Interpretation Method and Its Incorporation into a Clinical Workflow. Appl. Sci. 2023, 13(3), 1564）。Mechanical learning and solution techniques are used to record the selection of components, to predict the location of the first stage of the installation, and to demonstrate the richness of learning.

项目成果

期刊论文数量（3）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Developing a Learning Health System for Delirium using XAI

使用 XAI 开发 Deliium 学习健康系统

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Koutarou Matsumoto;Yasunobu Nohara;Mikako Sakaguchi;Yohei Takayama;Hidehisa Soejima and Naoki Nakashima
通讯作者：
Hidehisa Soejima and Naoki Nakashima

Delirium Prediction Using Machine Learning Interpretation Method and Its Incorporation into a Clinical Workflow

使用机器学习解释方法进行谵妄预测并将其纳入临床工作流程

DOI：
10.3390/app13031564
发表时间：
2023
期刊：
Applied Sciences
影响因子：
0
作者：
Matsumoto Koutarou;Nohara Yasunobu;Sakaguchi Mikako;Takayama Yohei;Fukushige Shota;Soejima Hidehisa;Nakashima Naoki
通讯作者：
Nakashima Naoki

医療者とAIの相互連携システムの構築

构建医疗专业人士与人工智能的相互协作体系