AMED研究開発課題データベース 日本医療研究開発機構(AMED)の助成により行われた研究開発の課題や研究者を収録したデータベースです。

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研究課題情報

研究課題名
救急医療予測アルゴリズム研究開発
課題管理番号
21he2202002h0003
統合プロジェクト
医療機器・ヘルスケアプロジェクト
9つの連携分野プロジェクト
オールジャパンでの医療機器開発プロジェクト
事業名
先進的医療機器・システム等技術開発事業 , 医療機器等における先進的研究開発・開発体制強靭化事業
タグ(2021)
/研究の性格/新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>
/開発フェーズ/応用
/承認上の分類/薬機法分類非該当
/対象疾患/循環器系の疾患
タグ(2020)
/研究の性格/新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>
/開発フェーズ/応用
/承認上の分類/薬機法分類非該当
/対象疾患/循環器系の疾患
タグ(2019)
/研究の性格/新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証<診断薬・診断機器開発は除く>
/開発フェーズ/応用
/承認上の分類/薬機法分類非該当
/対象疾患/循環器系の疾患
代表研究機関
株式会社Smart119
研究代表者
(2021) 中田孝明 , 株式会社Smart119 , 株式会社Smart119・代表取締役
(2020) 中田孝明 , 株式会社Smart119 , 株式会社Smart119・代表取締役
(2019) 中田孝明 , 株式会社Smart119 , 株式会社Smart119・代表取締役
研究期間
2019年度-2021年度
課題への総配分額

(単位:千円)

  • 255,187
  • 2021年度
    80,922
  • 2020年度
    96,265
  • 2019年度
    78,000
研究概要(2021)
患者背景データ(年齢,性別,薬歴など)・生体情報データ(血圧・脈拍・CRTなど)に加え,救急医療現場環境で収集されるマルチモーダルデータ(救急情報としての音声/画像など)を救急医療予測アルゴリズムに用い,より良い救急医療予測アルゴリズムの確立を目指す.救急診断予測アルゴリズムは早期治療が予後改善に重要な脳卒中,心筋梗塞,敗血症を診断するアルゴリズムを開発する.救急予後予測アルゴリズムは全救急患者を対象としたアルゴリズム開発を行う.
研究概要(2020)
患者背景データ(年齢,性別,薬歴など)・生体情報データ(血圧・脈拍・CRTなど)に加え,救急医療現場環境で収集されるマルチモーダルデータ(救急情報としての音声/画像など)を救急医療予測アルゴリズムに用い,より良い救急医療予測アルゴリズムの確立を目指す.救急診断予測アルゴリズムは早期治療が予後改善に重要な脳卒中,心筋梗塞,敗血症を診断するアルゴリズムを開発する.救急予後予測アルゴリズムは全救急患者を対象としたアルゴリズム開発を行う.
研究概要(2019)
患者背景データ(年齢,性別,薬歴など)・生体情報データ(血圧・脈拍・CRTなど)に加え,救急医療現場環境で収集されるマルチモーダルデータ(救急情報としての音声/画像など)を救急医療予測アルゴリズムに用い,より良い救急医療予測アルゴリズムの確立を目指す.救急診断予測アルゴリズムは早期治療が予後改善に重要な脳卒中,心筋梗塞,敗血症を診断するアルゴリズムを開発する.救急予後予測アルゴリズムは全救急患者を対象としたアルゴリズム開発を行う.

研究成果情報

【成果報告書】

成果の概要
当該年度は、研究開発課題「救急医療予測アルゴリズム研究開発」に関して、研究開発代表者および研究分担者はワンチームとして共同し、計画どおり順調に、2つの開発項目①救急診断予測アルゴリズム開発、②救急予後予測アルゴリズム開発について研究を行った。具体的な内容は下記の通りである。

救急診断予測に関しては、千葉大学で臨床研究に関する倫理審査申請承認後に、脳卒中・急性心筋梗塞が疑われる患者を対象に、千葉市内のデータを収集した。脳卒中・急性心筋梗塞に関して機械学習を用いた予測アルゴリズムを開発し、高い予測精度が得られた。

敗血症の診断予測および救急患者の予後予測アルゴリズムに関しては、研究の既報の調査を行った。敗血症の予測診断や救急患者の予後予測のアルゴリズムの研究は未だ少ないことが明らかとなり、本研究の新規性を確認した。約1ヶ月間に5医療機関に搬送された救急患者1000例のデータを収集した。敗血症の頻度は低いことが明らかとなった。集中治療室に入室した重症患者を母集団としてアルゴリズムを開発し、高い予測精度が得られた。

脳卒中・心筋梗塞・敗血症の診断予測および救急患者予後予測のための予測アルゴリズムに組み込むべきマルチモーダルデータ(音声・映像データなど)はどのようなものかに関し、病院救急車などを用い、テストデータを収集し、仕様の検討を行った。
学会誌・雑誌等における論文一覧
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1.Yudai Takahashi, Yi Gu, Taka-aki Nakada, Ryuzo Abe, Toshiya Nakaguchi. Estimation of Respiratory Rate from Thermography using Respiratory Likelihood Index. Sensors. 2021,21(13), 4406, https://doi.org/10.3390/s21134406.

2.Lei Yang, Toshiya Nakaguchi, Huiqin Jiang, Tingxiao Yang, Hiroki Kimura,Kumiko Arai, Takaaki Nakada, Ping Xuan.Traumatic Bleeding Detection Based on Fusion of 3D Shape and Local Texture Features.Journal of Clinical and Medical Images.2021,vol.5, No.15, pp.1-12.

3.Kumiko Tanaka, Taka-aki Nakada, Nozomi Takahashi, Takahiro Dozono,Yuichiro Yoshimura, Hajime Yokota, Takuro Horikoshi, Toshiya Nakaguchi,Koichiro Shinozaki.Superiority of Supervised Machine Learning on Reading Chest X-Rays in Intensive Care Units.Frontiers in Medicine.2021,Vol.8, 676277. https://doi.org/10.3389/fmed.2021.676277.

4.Hayashi Y, Shimada T, Hattori N, Shimazui T, Yoshida Y, Miura RE, Yamao Y, Abe R, Kobayashi E, Iwadate Y, Nakada TA. A prehospital diagnostic algorithm for strokes using machine learning: a prospective observational study. Scientific reports. 2021, 11: 20519, https://doi.org/10.1038/s41598-021-99828-2.

5.SaitoD, Nakada TA, Imaeda T, Takahashi N, Shinozaki M, Shimizu R, Nakaguchi T. Impact of posture on capillary refilling time. Am J Emerg Med, 2021, S0735-6757(21)00910-4. doi: 10.1016/j.ajem.2021.11.006.

6.篠﨑 真良,齋藤 大輝,清水 里佳,中田 孝明,中口 俊哉.爪床圧迫テスト定量化装置における外れ値除去アルゴリズムの提案. 日本シミュレーション外科学会会誌.2021, Vol.29, No.21, pp.30-31 .

7.Masayoshi Shinozaki, Rika Shimizu, Daiki Saito, Taka-aki Nakada, Toshiya Nakaguchi. Portable measurement device to quantitatively measure capillary refilling time. Journal of Artificial Life and Robotics. 2022, 27;48-57, https://doi.org/10.1007/s10015-021-00723-w.(Jan. 2022)

学会・シンポジウム等における口頭・ポスター
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1.急性期脳卒中治療の現在,吉田陽一,第1回千葉市脳卒中地域連携講演会,2021/5/24,国内,口頭.

国内 / 口頭

2.測定条件フィードバック機能を有する爪床圧迫テスト定量化装置の開発,篠崎真良,中口俊哉, 羽石秀昭, 中田孝明,第60回日本生体医工学会大会, 2021/6/17,国内,口頭.

国内 / 口頭

3.カメラ画像からの爪床検出とペン型圧迫器を用いた毛細血管再充満時間測定法の検討,清水里佳, 篠崎真良, 齋藤大輝, 吉村裕一郎, 中田孝明, 中口俊哉,第60回日本生体医工学会大会, 2021/6/17,国内,口頭.

国内 / 口頭

4.Development of Prototype Device for Objective Measurement of Capillary Refilling Time,Masayoshi Shinozaki, Daiki Saito, Rika Shimizu, Toshiya Nakaguchi, Taka-aki Nakada, Proc. EMBC'21,2021/11/4,国外,口頭.

国外 / 口頭

5.Smart119プロジェクトによる脳卒中予測診断アルゴリズムの開発~適切な患者搬送を目指した脳卒中の病院前診断~,吉田陽一,田島洋佑,中田孝明,林洋輔,島田忠長,服部憲幸,立石梓乃,樋口佳則,岩立康男,Emergency medical care Network in Chiba,2021/11/9,国内,口頭.

国内 / 口頭

6.爪床圧迫テスト定量化装置における外れ値除去アルゴリズムの提案,篠﨑真良,齋藤大輝,清水里佳,中田孝明,中口俊哉,第31回日本シミュレーション外科学会,国内,口頭.

国内 / 口頭

7.脳卒中診療充実に向けた院内体制強化と病院前診断,吉田陽一,田島洋佑,中田孝明,林洋輔,島田忠長,服部憲幸,立石梓乃,樋口佳則,岩立康男,第37回NPO法人日本脳神経血管内治療学会学術総会,2021/11/25-27,国内,口頭.

国内 / 口頭

8.脳卒中病院前診断アルゴリズム開発に関する多施設共同研究報告,吉田陽一,林洋輔,中田孝明,島田忠長,服部憲幸,立石梓乃,田島洋佑,岩立康男,第51回千葉大学脳神経外科医会研究会,2021/12/12,国内,口頭.

国内 / 口頭

9.動画認証システムを用いた神経診察標準化の試み―顔面麻痺の評価に関する検討―,栗原聡,吉田陽一,羽石秀昭,生澤直樹,田島洋佑,岩立康男,第51回千葉大学脳神経外科医会研究会,2021/12/12,国内,口頭.

国内 / 口頭

10.動画像解析を用いた中枢性顔面麻痺の自動評価,生澤直樹,吉田陽一,栗原聡,高橋希,中田孝明,羽石秀昭,メディカルイメージング連合フォーラム2022,2022/1/25-27,国内,口頭.

国内 / 口頭

11.A Detection Approach for Traumatic Bleeding Based on the Fusion of Deep Learning Networks and Multi Thresholds,Lei Yang, Hiroki Kimura, Yukihiro Nomura, Huiqin Jiang, Ping Xuan,Taka-aki Nakada, Toshiya Nakaguchi, Proc. of 11th International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2022),国外,口頭.

国外 / 口頭

12.脳卒中診療 最新の話題~新たな抗血栓療法の選択肢を含めて~,吉田陽一,脳卒中治療Webセミナー,2022/2/25,国内,口頭.

国内 / 口頭

13.脳卒中診療充実に向けた院内体制強化と病院前診断,吉田 陽一, 田島 洋佑, 中田 孝明, 林 洋輔, 島田 忠長, 服部 憲幸, 立石 梓乃, 樋口 佳則, 岩立 康男 ,第47回日本脳卒中学会学術集会,2022/3/17-19,国内,ポスター.

国内 / ポスター



更新日:2023-04-17

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