ビッグデータ・機械学習を用いたアブレーション治療の有効性・安全性予測モデルの作成

使用大数据和机器学习创建模型来预测消融治疗的有效性和安全性

基本信息

批准号：
22H03365
负责人：
草野研吾
金额：
$ 11.23万
依托单位：
National Cardiovascular Center Research Institute
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03365/
关键词：
ビッグデータカテーテルアブレーション心房細動 J-AB 機械学習

项目摘要

2017年に始まった本邦で行われている不整脈に対するカテーテルアブレーション全例登録事業（J-AB）は27万件を超える前向き登録事業が継続中でアブレーションレジストリとしては世界最大である。このビッグデータを用い、再発率が高く、また世界的にも合併症が増加している心房細動アブレーションについて、患者背景・使用デバイス・アブレーション部位・使用薬剤などの因子と急性期合併症発生や急性期・退院時・1年後の手技成功に関して、機械学習を用いたアブレーションの安全性・有効性に関する予測モデルを作成し、外部検証を行う。この予測モデルによって、治療成績の向上が期待できるのみならず、現在、ガイドラインでも解決されていない高齢者、心不全患者、無症状患者へのアブレーションの妥当性が明らかとなり、治療適応の大きなジレンマに対応できることが期待される。また、J-ABレジストリデータの解析結果を他国のデータベースと比較することで、本邦のカテーテルアブレーション治療の診療実態をより客観的に評価することが可能と考えられるが、同様の報告は存在しない。本研究の目的は、J-ABレジストリデータと他国データベースを用いて、本邦におけるカテーテルアブレーションの合併症発生率とそのリスク要因を明らかにし、本邦でのアブレーション治療の安全性向上に役立てるためのエビデンスを創出することである。本研究の特徴として、①解析内容については、JAB登録（通年調査）から取得可能な項目を使用しており、実現可能性が高い（Feasible）、②本邦におけるリスク因子を明らかにするとともに、他国と比較した成績を明らかにすることで、特にリスクが高い患者においてリスク低減させる方法が明らかになれば、今後の治療方法を改善することができる（Modifiable）、③中央解析のみである。以上の点で、倫理的に問題がない（Ethical）。

总部位于日本的心律失常导管消融全病例登记项目 (J-AB) 于 2017 年启动，是世界上最大的消融登记项目，目前正在进行超过 270,000 例预期登记。利用这些大数据，我们调查了患者背景、使用的设备、消融部位和使用的药物等因素，以及房颤消融中急性并发症的发生情况，房颤消融的复发率很高，并且在全球范围内并发症不断增加。使用机器学习建立有关消融安全性和有效性的预测模型，了解急性期、出院时和一年后手术的成功，并进行外部验证。这一预测模型不仅有望改善治疗结果，而且还阐明了目前指南中尚未解决的老年患者、心力衰竭患者和无症状患者的消融适宜性，并解决了治疗适应的重大困境。希望这将成为可能。此外，通过将J-AB注册数据的分析结果与其他国家的数据库进行比较，认为将可以更加客观地评价日本导管消融治疗的实际临床实践，但目前还没有类似的报道。本研究的目的是利用 J-AB 登记数据和其他国家的数据库来阐明日本导管消融并发症的发生率及其危险因素，并收集证据以帮助提高日本消融治疗的安全性。关于创造。本研究的特点是：（1）分析使用了可以从JAB登记（全年调查）中获得的项目，使其具有很高的可行性；（2）它揭示了日本的风险因素，并通过澄清比较结果；根据先前的结果，如果揭示了一种降低风险的方法，特别是对于高风险患者，则可以改进未来的治疗方法（可修改）（3）仅集中分析。以上几点，不存在伦理问题（Ethical）。