UMIN試験ID | UMIN000045265 |
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受付番号 | R000051703 |
科学的試験名 | 機械学習により心電図データから換気障害を予測する後ろ向き観察研究 |
一般公開日(本登録希望日) | 2021/08/25 |
最終更新日 | 2021/08/25 17:37:32 |
日本語
機械学習により心電図データから換気障害を予測する後ろ向き観察研究
英語
Retrospective artificial intelligence analysis to predict ventilatory impairment from ECG data
日本語
機械学習により心電図データから換気障害を予測する後ろ向き観察研究
英語
Retrospective artificial intelligence analysis to predict ventilatory impairment from ECG data
日本語
機械学習により心電図データから換気障害を予測する後ろ向き観察研究
英語
Retrospective artificial intelligence analysis to predict ventilatory impairment from ECG data
日本語
機械学習により心電図データから換気障害を予測する後ろ向き観察研究
英語
Retrospective artificial intelligence analysis to predict ventilatory impairment from ECG data
日本/Japan |
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健常成人を含め検査を受けた方
英語
Individual who has undergone examinations
呼吸器内科学/Pneumology |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
慢性閉塞性肺疾患(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)は世界の死亡原因の第三位である。COPDの診断に呼吸機能検査による閉塞性呼吸障害の確認(一秒率70%未満)が必須であるが、呼吸機能検査を行うためには専用の機械と専門技術者の立ち合いが必要である。そのため、COPDは非専門施設における診断が難しく、患者の大半は未診断であると推定されている。また、間質性肺炎についても同様の問題が生じている。本研究の目的は機械学習により、心電図データから換気障害を予測するアルゴリズムを構築することである。
英語
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is the third leading cause of death in the world, and respiratory function tests are essential for the diagnosis of COPD to confirm obstructive respiratory impairment (one-second rate <70%). However, in order to perform a respiratory function test, a machine and a well-trained technician must be prepared.For this reason, COPD is difficult to diagnose in non-specialized facilities, and it is estimated that the majority of patients are undiagnosed. The same problem also arises for interstitial pneumonia. The purpose of this study is to build an algorithm to predict ventilation disorders from ECG data using machine learning.
その他/Others
日本語
診断
英語
Diagnosis
日本語
心電図データから換気障害を予測するアルゴリズムのAUC値
英語
AUC values of algorithms for predicting ventilation failure from ECG data.
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観察/Observational
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英語
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英語
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英語
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英語
20 | 歳/years-old | 以上/<= |
適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
2010年以後倫理委員会承認日までに、横浜市立大学附属病院において心電図検査、呼吸機能検査の両方を1年以内の間隔で行った患者を対象とする。基礎疾患、性別、診療科を問わない。年齢は20歳以上とする
英語
Patients who underwent both electrocardiography and respiratory function tests at Yokohama City University Hospital within a one-year interval from 2010 to the date of Ethics Committee approval will be eligible. Patients will be recruited regardless of underlying disease, gender, or medical specialty. Age should be 20 years or older.
日本語
未成年
英語
Age < 20 year old
100000
日本語
名 | 信之 |
ミドルネーム | |
姓 | 堀田 |
英語
名 | Nobuyuki |
ミドルネーム | |
姓 | Horita |
日本語
横浜市立大学附属病院
英語
Yokohama City University Hospital
日本語
呼吸器内科
英語
Department of pulmonology
236-0004
日本語
横浜市金沢区福浦3-9
英語
3-9, Kanazawa, Fukuura, Yokohama
0457872800
horitano@yokohama-cu.ac.jp
日本語
名 | 信之 |
ミドルネーム | |
姓 | 堀田 |
英語
名 | Nobuyuki |
ミドルネーム | |
姓 | Horita |
日本語
横浜市立大学附属病院
英語
Yokohama City University Hospital
日本語
呼吸器内科
英語
Department of pulmonology
236-0004
日本語
横浜市金沢区福浦3-9
英語
3-9, Kanazawa, Fukuura, Yokohama
0457872800
horitano@yokohama-cu.ac.jp
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その他
英語
Yokohama City University Hospital
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横浜市立大学附属病院
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英語
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その他
英語
Yokohama City University Hospital
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横浜市立大学附属病院
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その他/Other
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英語
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英語
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英語
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横浜市立大学附属病院
英語
Yokohama City University Hospital
日本語
横浜市金沢区 福浦3-9
英語
3-9, Fukuura, Kanazawa, Yokohama
045-787-2800
horitano@yokohama-cu.ac.jp
いいえ/NO
日本語
英語
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英語
2021 | 年 | 08 | 月 | 25 | 日 |
未公表/Unpublished
日本語
英語
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英語
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英語
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英語
日本語
英語
日本語
英語
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英語
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英語
開始前/Preinitiation
2021 | 年 | 08 | 月 | 25 | 日 |
2021 | 年 | 10 | 月 | 01 | 日 |
2022 | 年 | 10 | 月 | 01 | 日 |
日本語
横浜市立大学附属病院(以下「附属病院」)、にて2010年~2021年に、心電図と呼吸機能検査を1年以内の間隔で行った全ての成人患者のデータ5万件を解析する。診療科を問わずに解析対象とするため、各種呼吸器疾患を持つ呼吸器内科の患者、各種心疾患を持つ循環器内科の患者、心肺機能に目立った異常がないが手術前のルーチンとして心電図と呼吸機能検査を行った患者など多彩な患者が解析対象となり、リアルワールドを反映した解析対象が得られる。
当院の電子カルテと連動する生理機能検査データ格納スペースより該当患者の心電図データ、呼吸機能データを抽出する。心電図データは自動解析装置(型番ECG-1550、日本光電)により算出された各誘導各波の電位・持続時間・軸角度を用いる)。
深層学習を用いた機械学習は、Python言語にて動作するKerasライブラリーを用いて行う。附属病院約5万件のデータをdevelopment set 3万件とvalidation set 1万件、test set 1万件に分割し、全2者で深層学習の層やノードの数、過学習防止の諸設定などのハイパーパラメータを調整する。引き続き後ろ1者のデータをtest setに用い、アルゴリズムの性能を最終的に評価する。
英語
We will analyze 50,000 data of all adult patients who underwent electrocardiography and respiratory function tests at intervals of one year or less between 2010 and 2021 at Yokohama City University Hospital (hereinafter referred to as "the hospital"). Since the analysis will be conducted regardless of the department, a wide variety of patients will be included in the analysis, including respiratory medicine patients with various respiratory diseases, cardiology patients with various cardiac diseases, and patients with no conspicuous abnormalities in cardiopulmonary function who underwent ECG and respiratory function tests as a routine procedure before surgery. The system is linked to our electronic medical record.
The ECG and respiratory function data of the relevant patients are extracted from the physiological function test data storage space linked to the hospital's electronic medical record. (The ECG data uses the potential, duration, and axis angle of each wave for each induction calculated by an automatic analysis device (model number ECG-1550, Nihon Kohden).
Machine learning using deep learning is performed using the Keras library, which runs in the Python language. We divided the data of about 50,000 cases of the hospital into 30,000 cases of the development set, 10,000 cases of the validation set, and 10,000 cases of the test set, and adjusted hyperparameters such as layers of deep learning, number of nodes, and various settings to prevent overlearning in all two sets. We will continue to use the data from the back one for the test set to finally evaluate the performance of the algorithm.
2021 | 年 | 08 | 月 | 25 | 日 |
2021 | 年 | 08 | 月 | 25 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000051703
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000051703
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |