講演情報
[2J1-GS-10a-06]マルチモーダル医療データを用いた ICU 患者の動的予後予測モデルとその評価
〇筒崎 乙華1、岩下 雄一郎2,3、仲子 聡一郎4,5、岩村 雅一6、黄瀬 浩一6 (1. 大阪公立大学 工学部、2. ドイツ人工知能研究センター 、3. RPTU University Kaiserslautern-Landau、4. 大阪公立大学 大学院医学研究科、5. 大阪公立大学 医学部附属病院 血液内科・造血細胞移植科、6. 大阪公立大学 大学院情報学研究科)
キーワード：
動的予測、マルチモーダル、集中治療室、MIMIC-IV
集中治療室(ICU)では患者の病状が刻々と変化するため，医師には継続的な状態把握と正確な判断が求められる．その負担軽減を目的として，患者の死亡をリアルタイムに予測する動的予測モデルが注目されている．実臨床では構造化データに加え，胸部X線(CXR)画像や放射線レポートなど複数のモダリティを統合して判断が行われていることから，マルチモーダルな動的予測モデルの構築が求められている．しかし，既存研究は構造化データおよびCXR画像に限定された構成が中心であり，放射線レポートを含めた検証は十分とはいえない．さらに，動的予測では各モダリティの観測頻度が異なるため，欠損が生じるという課題がある．本研究では，構造化データとCXR画像を用いた動的予測モデルをベースラインとし，放射線レポートの追加およびCXR画像の生成補完を導入して，それらが予測性能に与える影響を体系的に検証する．実験の結果，モダリティ数の増加に伴い予測性能は向上し，さらに2モダリティ構成では画像生成補完により性能が改善することがわかった．