AIを用いた心大血管手術後長期リハビリ症例予測モデルの構築

高齢化社会に伴い、心臓手術後の在院日数増加が健康・経済面から問題となっています。長期入院が予測できれば手術前から効果的な予防策を講じることが可能ですが、確立された予測モデルがありません。私たちはPrediction One（SONY）を用いて術前患者因子から心臓手術後の長期入院を予測するモデルを構築し、比較的良好な結果を得ています（Area Under Curve, AUC:0.806，正答率67%）。今後さらに精度を向上できれば、臨床的に有用なツールになる可能性があります。

開発室

診断・治療支援AI開発室

Principal Investigator

若狭 哲　大学院医学研究院 心臓血管外科学教室 教授

学内研究者

新宮 康栄　大学院医学研究院 心臓血管外科学教室 講師

学外研究者

村瀬 亮太　函館中央病院 心臓血管外科