| Project/Area Number |
19K18787
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 56050:Otorhinolaryngology-related
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
Koyama Hajime 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80825167)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2021: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | 耳科学 / 耳科手術 / 人工知能 / 機械学習 / 鼓室形成術 / 中耳 / 画像解析 / 術後成績予測 / 難聴 |
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| Outline of Research at the Start |
これまで行われてきたCT画像から聴力改善を予測する研究では、医師が画像を見て診断した定性的な表現に頼るものであったた。今回、人工知能を用いて手術施行前の側頭骨CT画像を解析させ、術前に術後の聴力改善を予測する定量的なシステムを開発する。また、このモデルを用いて、予測に寄与するCT画像上の箇所を特定し、手術成績にもっとも影響を与える中耳構造物の病態の特定を目指す。
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| Outline of Final Research Achievements |
We applied machine learning techniques in artificial intelligence to four clinical questions: (1) postoperative hearing outcomes in chronic otitis media, (2) postoperative hearing outcomes after cochlear implantation, (3) vestibular dysfunction after pediatric cochlear implantation, and (4) mapping conditions after pediatric cochlear implantation, with the aim of predicting postoperative complications, postoperative outcomes, and setting conditions, as well as identifying factors that influence them. The results of the study were as follows. The results showed that these machine learning predictions were useful for all otologic procedures, with preoperative air-bone gaps for tympanoplasty and preoperative speech outcome with hearing aids for cochlear implant surgery being the most important predictive factors. Vestibular function after cochlear implant surgery was also found to be potentially impaired over time.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
耳科手術において、個々の患者にとって最も有益な情報とは、手術の一般的な成功割合や合併症の発生率ではなく、患者自身の改善の程度や合併症の発生率である。個別化医療が提唱されて久しいが、外科手術における個別化医療のためには、患者個々の状態に応じた手術治療成績が必要であり、機械学習による予測はそのための貴重な情報となる。本研究により、患者個人個人の状態に応じた最適の手術の提示、およびその手術によって得られる聴力やリスクなどを、高い精度を持って個別に提供できることがわかった。
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