Development of machine-learning based resuscitation strategy

本研究の目的は院外心停止のデータベースを活用し良好な転帰を得るための因子、治療などを検証する、また機械学習の手法を利活用し、院外心停止患者に対して救命処置の最適なアルゴリズムを開発することである。本研究は2022年度から開始し、総務省消防庁が公開する院外心停止データ、大阪CRITICALデータベースを活用した研究を行っている。本年度には研究体制を構築し、研究協力者と解析について議論を行い、データのマネジメント、データのクリーニングや解析手法について専門家と議論を行い、一部の解析を行った。研究代表者である岡田が以前に報告した機械学習をもちいた院外心停止患者のクラスタリングで得られた結果である、院外心停止のeGFRと予後との関連について、第50回日本集中治療学会年次学術集会で報告を行った。（2023年3月２－4日京都国際会館）　また、本発表は、優秀演題賞として表彰を受けた。本解析結果は現在国際原著論文として査読を受けている。さらに、大阪CRITICALデータベースを用いた解析では、機械学習の手法を用いて、初期波形が除細動適応となる若年の院外心停止患者に対する体外式膜型人工肺の潜在的な効果についてシンガポール循環器病学会学術年次集会で発表を行った。（2023年3月25日シンガポール）　本演題は、優秀演題賞として表彰され、また発表者である岡田はYoung Investigator award (3rd prize)に選出され表彰を受けた。本解析結果についても国際原著論文としてまとめ、現在査読を受けている。また膜型人工肺を用いた高度な蘇生戦略の効果について時間依存性交絡を調整したプロペンシティスコアマッチング解析を行った。本結果についても国際原著論文としてまとめ、現在査読中である。

本研究の目的は院外心停止のデータベースを活用し良好な転帰を得るための因子、治療などを検証する、また機械学習の手法を利活用し、院外心停止患者に対して救命処置の最適なアルゴリズムを開発することである。本研究は2022年度から開始し、総務省消防庁が公開する院外心停止データ、大阪CRITICALデータベースを活用した研究を行っている。本年度には研究体制を構築し、研究協力者と解析について議論を行い、データのマネジメント、データのクリーニングや解析手法について専門家と議論を行い、一部の解析を行った。研究代表者である岡田が以前に報告した機械学習をもちいた院外心停止患者のクラスタリングで得られた結果である、院外心停止のeGFRと予後との関連について、第50回日本集中治療学会年次学術集会で報告を行った。（2023年3月２－4日京都国際会館）　また、本発表は、優秀演題賞として表彰を受けた。本解析結果は現在国際原著論文として査読を受けている。さらに、大阪CRITICALデータベースを用いた解析では、機械学習の手法を用いて、初期波形が除細動適応となる若年の院外心停止患者に対する体外式膜型人工肺の潜在的な効果についてシンガポール循環器病学会学術年次集会で発表を行った。（2023年3月25日シンガポール）　本演題は、優秀演題賞として表彰され、また発表者である岡田はYoung Investigator award (3rd prize)に選出され表彰を受けた。本解析結果についても国際原著論文としてまとめ、現在査読を受けている。また膜型人工肺を用いた高度な蘇生戦略の効果について時間依存性交絡を調整したプロペンシティスコアマッチング解析を行った。本結果についても国際原著論文としてまとめ、現在査読中である。