2021.02.03

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 #2

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」


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

  • 医療現場の検査負担を軽減するため、COVID-19と疑似症例・インフルエンザを見分けるアプリ開発し、検証のためのデータ収集システムを構築
  • 合計96例※1の問診情報等を収集し、アプリを用いて性能検査し、インフルエンザとCOVID-19及び疑似症例を判別
  • また、 COVID19等の発生状況について、力学的な構造解析を行い、国レベルでの感染状況を可視化

インフルエンザ症例の分別結果:ロジスティック回帰で二値分類

  1. 青:インフルエンザ
  2. 赤:COVID-19、疑似症

  • インフルエンザ症例を【22/34症例】分別 →高オッズ 【咽頭痛、咳嗽、喀痰】
     ※「幼年ー若年で濃厚接触歴がなく、上記の症状が見られる」症例はFlu確率高い

※1:データは東北地域の医療機関のデータを用いた。当初計画していた、他地域(東京都、沖縄県等)のデータについては、収集協議中。