所属
医歯学総合病院 集中治療部 准教授
職名
准教授
外部リンク
オオハシ サトミ
大橋 さとみ
OHHASHI Satomi
学位
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博士（医学） （ 2021年3月 新潟大学 ）
研究分野
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ライフサイエンス / 麻酔科学
経歴
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新潟大学 医歯学総合病院 集中治療部 准教授
2022年4月 - 現在
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新潟大学 医歯学総合病院 魚沼地域医療教育センター 特任准教授
2015年4月 - 2022年3月
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新潟大学 医歯学総合研究科 生体機能調節医学専攻 器官制御医学 講師
2007年8月 - 2015年3月
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新潟大学 医学部 医学科 講師
2007年8月 - 2015年3月
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新潟大学 医歯学総合研究科 生体機能調節医学専攻 助教
2004年4月 - 2007年7月
学歴
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新潟大学 Faculty of Medicine
- 1992年
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新潟大学 医学部
- 1992年
国名： 日本国
所属学協会
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日本救急医学会
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日本臨床麻酔学会
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日本麻酔学会
MISC
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Airway Stenosis Suspected by Inordinate Increase in Airway Pressure and Demonstrated by a Bronchial Fiber scope during Open Heart Surgery : A Case Report
23 ( 7 ) 1139 - 1142 1999年
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肺動脈と椎体圧迫による術中気道狭窄をきたした1例
臨床麻酔 23 ( 7 ) 1139 - 1142 1999年
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The efficiency of continuous equillibration peritoneal dialysis using glycerol as an osmotic agent in a patient with renal failure complicated with severe diabetes mellifus and cardiac failure
43 ( 3 ) 443 - 446 1997年
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グリセロール持続平衡式腹膜透析が有用であった重症糖尿病および心不全合併腎不全の1例
腎と透析 43 ( 3 ) 443 - 446 1997年
共同研究・競争的資金等の研究
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AI画像診断による脳障害重症度に基づいたテーラーメイド化された蘇生後ケアの創造
研究課題/領域番号：22K09112
2022年4月 - 2025年3月
制度名：科学研究費助成事業
研究種目：基盤研究(C)
提供機関：日本学術振興会
西山 慶, 本多 忠幸, 大橋 さとみ, 本田 博之, 八幡 えり佳, 石川 博補, 上村 夏生, 晝間 優隆, 松井 亨
配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）
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病院外心原性心停止患者における心室細動波形を用いた除細動成否の指標に関する研究
研究課題/領域番号：20390458
2008年 - 2010年
制度名：科学研究費助成事業
研究種目：基盤研究(B)
提供機関：日本学術振興会
遠藤 裕, 大橋 さとみ
配分額：5980000円 （ 直接経費：4600000円 、 間接経費：1380000円 ）
除細動は心室細動(VF)による心停止を救命する唯一確実な手段である。本研究ではVF波形から除細動の成否が予測可能であるか検討した。最初に、除細動直前の5.12秒間VF波形の解析結果では、周波数領域における中間周波数と複雑性領域におけるdetrended fluctuation analysis(DFA)が有用な指標であった。次に,1秒間のVF波形の解析では、連続ウーブレット変換を用いた3～10Hzのパワーにより有用な指標であった。ROCを用いた検討では,中間周波数のAUCは0.77,3～10Hzのパワーは0.73で,1秒間のVF波形からでも除細動の成否の予測が可能であると考えられた。
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ニューラルネットワークシステムを用いた人工呼吸器からの離脱の為の総合的基準の開発
研究課題/領域番号：16659491
2004年
制度名：科学研究費助成事業
研究種目：萌芽研究
提供機関：日本学術振興会
遠藤 裕, 大橋 さとみ
配分額：700000円 （ 直接経費：700000円 ）
対象:過去5年間の当院ICUのCPUにデータが残っている5日以上の機械的人工呼吸管理を受けた170症例(人工呼吸からの離脱成功145例,失敗25例)を対象とした。人工呼吸からの離脱成功は初回の試行のみでの評価とし,気管切開を試行した症例は除外した。
Input & Output data:体重,身長,BMI,性別,入院時検査の呼吸機能(%VC,%FEV_<1.0>),人工呼吸開始前のPaO_2/FIO_2(PF ratio),ICU入室時のAPACE II score,人工呼吸離脱時の血液ガス(PaO_2,PaCO_2,pH)PaO_2/FIO_2(PF ratio),呼吸数,1回換気量,分時換気量(1分間の平均値),平均血圧,心拍数,鎮静の有無の18項目をinput, outputを人工呼吸からの離脱の成否として,ニューラルネットワーク(ANN)を構築した。ANNはNeuroSolutionsTM4.0(NeuroDimension, USA)を使用,Multiple perception layerで構築,170症例のデータでtrainingを行った。ただし,人工呼吸離脱時の呼吸モードはCPAP,PEEP3cmH_2O,Pressure Support 5cmH_2O,血液ガスは抜管直前,呼吸数,1回換気量,分時換気量,平均血圧,心拍数は抜管前30分前の値とした。次に,15症例で,構築したANNを用いて人工呼吸からの離脱の成否について前向きに予測した。
結果:Training:1000回のtrainingで,linear correlation coefficient(成功0.9998;不成功0.9996),%Correct(成功100%;不成功100%)の好結果を得た。離脱予測:15例中2例の離脱失敗があり,失敗予測(0.999,0.997),成功予測(0.06,0.00)で,正確に予測可能であった。
結論:ANNを用いて,人工呼吸器からの離脱の成否の予測は可能である。
表.前向き予測の結果(入力データー部と症例3〜10,14,15を省略)
Input(1部省略) Output Probability
case age BMI sex %VC %FEV_<1.0> PF ratio Weaning Success failed
1 71 23.01 male 85 45 152 success 0.993 0.013
2 89 31.22 male 80 42 147 success 1.001 0.012
11 89 38.94 female 78 66 89 failed 0.006 0.999
12 77 34.01 male 63 78 105 failed 0.000 0.997
13 56 23.88 female 54 74 110 success 1.001 -0.007 -
Study on clinical Emergency and critical care medicine
資金種別：競争的資金
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救急・集中治療に関する臨床研究
資金種別：競争的資金