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がん患者では、全身状态の悪化で言叶によるコミュニケーションが取れなくなった场合、自分の症状を表现できず、一般の医疗従事者も症状评価に难渋することがあります。适切な症状评価ができなければ、苦痛の缓和も十分に行えません。适切な症状评価には缓和ケアに関する修练が必要で、医疗现场では缓和ケア専门职による支援が行われています。一方、全国のがん患者数に比べて缓和ケア専门职は非常に不足しています。
恒藤暁 医学部附属病院教授、嶋田和貴 同特定講師らの研究グループは、機械学習を用いて、がん患者の苦痛のうち、痛みや呼吸困難などの自覚症状を評価する方法を開発しました。自覚症状は会話ができないと客観的には評価困難で、緩和ケア専門職の支援を特に必要とします。本手法は緩和ケア専門職の不足を解決し、全国のがん患者の苦痛からの解放につながる可能性があります。
本研究成果は、2023年7月26日に、国際学術誌「Scientific Reports」に掲載されました。
研究者のコメント
「もともと私は地域の人手不足の解消を目指して、呼吸器内科医をキャリアの出発点に选びました。その后の社会の急速な高齢化を背景に、缓和ケアにおける地域の人手不足や偏在による弊害を経験しました。现在は、日々の缓和ケアチーム活动を通じて一般の医疗従事者に缓和ケアの知恵や文化が広まることを愿っておりますが、より早く全国の患者さんとその周囲の方々に缓和ケアを届ける一助にしたいと考えたことが、本研究の一番の动机です。今后は、滨罢会社と共同研究中のアプリ试作品を使った临床研究で、临床実効性の确认を进める予定です。本邦では医疗アプリの开発体制は十分确立されておらず、今回の滨罢会社との出会いまでにかなり苦労しました。私どもの苦労が、今后の医疗アプリの开発の础のひとつにつながればとも思っています。」（嶋田和贵）详しい研究内容について
研究者情报
研究者名
恒藤 暁
研究者名
嶋田 和貴
书誌情报
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【书誌情报】
Kazuki Shimada, Satoru Tsuneto (2023). Novel method for predicting nonvisible symptoms using machine learning in cancer palliative care. Scientific Reports, 13:12088.
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