Exploratory study of COVID-19 clustering by machine learning and personalized medicine

通过机器学习和个性化医疗对 COVID-19 聚类的探索性研究

• 批准号: 22K09129
• 负责人: 三宅 のどか
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Nippon Medical School
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K09129/
• 关键词: COVID-19; 機械学習; クラスタリング

COVID-19は、様々な臨床像を示し不均一性を認めるが、薬剤に対する治療反応性は十分に解明されていない。一方で、大規模臨床試験により、ステロイド、抗ウイルス薬、免疫抑制薬などのエビデンスが続々と明らかになり、中等症・重症に対して多剤併用療法が行われている。しかし、有害事象、薬物相互作用、医療コストなどの観点から、個々の症例に対して有効な薬剤を選択し、過剰な投与を避けることが理想的である。近年、機械学習によって異質な集団の中で比較的均質なグループをクラスタリングし、薬剤が特定のクラスターに効果があることを明らかにした研究が行われている。COVID-19に対してクラスタリングを行い、クラスターごとの臨床的特徴を記述し、臨床的に意義のある分類か評価する。さらにクラスターごとに、各薬剤の治療反応性が臨床的転帰に与える影響を推定し、COVID-19の個別化医療に向けた探索的研究を行う。

COVID-19 has a heterogeneous clinical profile, and its therapeutic response is very clear. A prescription, large-scale clinical trials, such as drug, anti-drug, immunosuppressive drug, anti-drug, anti-drug, For example, harmful events, drug-substance interactions, medical treatment, drug selection, drug delivery and drug avoidance are ideal. In recent years, machine learning has been studied in the field of heterogeneous group comparison, homogeneous group comparison and specific group comparison. COVID-19 has been classified into three categories: clinical features, and clinical significance. In addition, the research on the clinical effects of COVID-19 and individualized medicine is carried out.

项目成果

Ventilator Management and Risk of Air Leak Syndrome for Patients with COVID-19 Pneumonia. A single-center, Retrospective, Observational Study

COVID-19 肺炎患者的呼吸机管理和漏气综合征风险。

• 发表时间: 2023
• 作者: Tomohiko Suemori;Tatsuya Nagano;Naoyuki Taga;Mamoru Takeuchi;Nodoka Miyake
• 通讯作者: Nodoka Miyake