人工知能を応用した自動麻酔制御システムの構築

利用人工智能构建自动麻醉控制系统

基本信息

批准号：
22K10211
负责人：
星島宏
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Tohoku University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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/grant/KAKENHI-PROJECT-22K10211/
关键词：
自動麻酔制御システム人工知能全身麻酔

项目摘要

本年度の成果は、1. 臨床研究の研究前プロトコールの登録および公開、2. 臨床研究のための倫理委員会の申請、承認、3. 臨床データの収集、加工、4. 人工知能解析のプログラミングの構築である。本研究の研究プロトコールは大学病院医療情報ネットワークへ事前に登録しweb上に公開されている。また、歯学研究科研究倫理委員会へ申請し、研究施行の承諾を得た後に研究を開始している。さらに、本年度は、当院の全身麻酔下で管理された患者80名（医科、歯科を含む）の患者情報（年齢、性別、身長、体重）、バイタルサイン（平均血圧、心拍数、サチュレーションの値、終末呼気二酸化炭素分圧、BIS値）、また、麻酔薬（プロポフォール、レミフェンタニル）のデータを収集した。データは当院で通常使用している麻酔記録システムと患者カルテから収集した。データ量が膨大であり、効率よくデータを取得するため、エクセル関数を用い麻酔記録システムと患者カルテの紐付け作業を行うたの関数の構築を行なった。これらのデータは10分おきに収集し、CSVロングデータとして加工、保存した。人工知能でデータ解析を行うたたき台となるプロミングを構築した。人工知能のプログラミングは、具体的に実装を行えるように、10分おきのデータを観測し薬剤投与量の平均を学習するよう構築している。入力には、12チャンネルの10連続長でRestNet18をベースとしたモデルを使用している。現時点で、80名の患者の臨床データを取得したことにより、人工知能によるデータ解析にはある程度の感度を持って示すことが予想される。しかしながら、実際に自動麻酔装置を実装する場合には、電気メスなどの電気刺激による心電図などのエラー値をどのように除去していくかを人工知能レベルで構築する必要がある。

今年的成果包括：1.临床研究预研方案的注册和公布，2.临床研究伦理委员会的申请和批准，3.临床数据的收集和处理，以及4.人工智能分析的编程。是一个建筑。本研究的研究方案已提前在大学医院医学信息网注册并在网上发布。此外，该研究将在向牙科研究生院研究伦理委员会提出申请并获得进行研究的同意后开始。此外，今年，我们还收集了 80 名在全身麻醉下接受治疗的患者（包括内科和牙科患者）的患者信息（年龄、性别、身高、体重）和生命体征（平均血压、心率和饱和度值）。我们医院收集了潮气末二氧化碳分压、BIS 值）和麻醉剂（异丙酚、瑞芬太尼）数据。数据来自我们医院常用的麻醉记录系统和患者图表。数据量巨大，为了高效获取数据，我们利用Excel函数构建了麻醉记录系统和患者图表的链接功能。这些数据每 10 分钟收集一次，进行处理并保存为 CSV 长数据。我们构建了 proming，这是使用人工智能进行数据分析的基础。人工智能编程的结构是每10分钟观察一次数据，了解平均药物剂量，以便具体实施。对于输入，我们使用基于 RestNet18 的模型，具有 12 个通道和 10 个连续长度。目前已获得80名患者的临床数据，预计利用人工智能进行数据分析将具有一定的敏感性。然而，在实际实现自动麻醉装置时，需要在人工智能层面开发如何去除使用电手术刀等电刺激引起的心电图等误差值。