Development of a new sedation monitor that applies AI analysis of periodic respiratory waveforms and changes in the patient's nasal blood flow

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鎮静中は、至適鎮静度の指標である、呼吸パターンの変化、眼瞼下垂（Verrilleのサイン）、応答への反応性、表情筋の弛緩などの指標が評価されるが、これらの生体情報は、定量化されておらず、均てん化して鎮静モニターとして使用するには限界があるのが現状である。さらにBISモニターなどの脳波の周波数解析も応用されているが、薬剤の投与量や併用薬剤の影響を強く受ける欠点がある。本研究は、至適鎮静度への移行時に認められる「周期性呼吸波形の自動検出」を基幹機能とした、患者の呼吸波形および呼吸数変化の生体検査データ解析と、患者の表情・動作および応答時の患者の声のデジタルフェノタイピングデータを統合したAI解析を行い、鎮静度を客観的かつ定量的に連続監視する新しい鎮静モニターの開発を目的とする研究である。データ収集用のプラットフォーム、および実験的に上気道閉塞を起こす器具の設置は完成しており、その上で、周期性呼吸波形とサーモグラフィの表情の画像情報を元に、Ramsayスコアなどの評価スコアとSEDLINEの鎮静度データを教師データとしてAIにより深層学習させて、至適鎮静度の判定アルゴリズムを完成し、鎮静度モニターのプロトタイプを完成させるためのデータ解析を行う予定である。しかしCOVID-19の影響で、成人被験者の募集が行えず、実験開始に至っていない。当初の予定では2022年度は、鎮静法下で歯科治療を予定する患者30名を対象として、倫理承認を得た上で、観察研究を行い「周期性呼吸の自動検出」のためのデータを収集する予定であったがCOVID-19の影響で、大幅に遅れており実験開始に至っていない。COVID-19の５類感染症への分類変更により、被験者の募集が可能になるため、実験データの収集を開始する予定である。