2021.01.12

体系的検査測定手法の確立 陽性確率の低い患者の検出による検査負担の軽減

研究開発担当

東北大学医学系研究科 木村芳孝

対応するリサーチクエッション

「検査効率化・信頼性向上」に必要な「PCR、抗体検査等の効果的組合せ」


陽性確率の低い患者の検出による検査負担を軽減

  • 12月中旬までに試行的データの収集・分析実施。
  • 限定した地域へのアプリの無料配信を行い、発熱相談時におけるAI問診利用によるトリアージ開始。

階層ベイズ型AIを用いたCOVID-19診断時のPCR陽性確率推定法及びアプリの検証

概要
①疑似症例の選別による医療資源の最適化:疑似症例のうち、問診だけでPCR陽性確率の低い患者を抽出するアプリの検証。作成中のアプリのプロトタイプを検証し、陽性確率の低い人を効率的に検査対象から除くことで医療現場の負担を軽減する。
②トリアージの標準化:階層学習により、地域ごと、季節ごとに変化する疑似症例を検査対象から除外し医療資源の効率化を図る。トリアージの標準化し、医師や医療機関間のバイアスを減少させる。

現在の進捗
倫理委員会(東北大学医学研究科)の条件付き承認を得て、研究協力施設と臨床研究の手順(質問票によるデータ収集)を協議中。
1.病院調査:沖縄県内病院施設に研究協力を依頼し、研究内容について協議を開始。疑似症で受診した者を対象とした診療録からデータ収集を行う方向で、感染症内科、救急科スタッフと調整を行っている。
2.東京都内検査スポットでの調査: COVID-19疑似症(有症状者)を対象とした前向き研究の準備のため、都内保健所長・スタッフと作業手順の詳細について協議中。開始を想定している。
3.仙台市内検査スポット:上記2サイトの進捗状況を踏まえ、データ収集を行う方向である。

使用するデータ
基本情報:1.年齢、2.性別、3.呼吸器に関連する既往歴、4.糖尿病、心疾患、高血圧、慢性腎疾患、肝硬変の既往歴、5.その他の既往歴、6.濃厚接触の有無、7.家族や周りの人の風邪やインフルエンザ症例の有無
症状項目:8.発熱の有無、9.初診時の体温、10.咽頭痛、11.咳嗽、12. 喀痰 、13.鼻汁、14.関節痛、15.呼吸苦 、16.全身倦怠 、17.味覚障害、18.発熱の温度が朝夕で大きく変化する、19.症状の内容や症状のある場所が日単位で変化する。

提供:東北大学