| Project/Area Number |
21K16894
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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 56060:Ophthalmology-related
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
松井 良諭 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (90718305)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
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| Keywords | 機械学習 / 臨床予後予測 / 網膜静脈分枝閉塞症 / 人工知能 / AI / BRVO / OCT / 黄斑浮腫 / 視力予測 / 眼科 / 網膜 / 抗VEGF治療 / 視機能 / 網膜静脈閉塞症 |
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| Outline of Research at the Start |
近年の眼科機器の進歩により、診断や治療経過の評価は革新的な進歩を遂げています。 その一つとして、光干渉断層計(以下、OCT)は視機能 の中心を担う網膜微細構造を非侵襲的に瞬時に評価可能です。今回の研究の目的は網膜の血管疾患では 2 番目に有病率が高く、急激な視機能障害が生じる網膜静脈分枝閉塞症 (以下、BRVO)の黄斑浮腫の治療群を対象として、この OCT 画像情報 から視機能予後の予測を可能にするアルゴリズムを構築します。これにより、BRVOによる急激な視力低下がある患者さんに適切な治療期待と治療機会を提供することを目標とする。
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械学習を用いた臨床予後予測は、患者及び医療者の双方において、今後の治療方針及び治療選択において非常に有益な手段である。
2023年は大規模言語モデルが社会実装され、改めて、人工知能への社会的関心が高まった年であった。
しかし、医療分野への応用は本年度も慎重な状況であり、その原因として、AIモデルの説明可能性の低さに起因する点がその原因の一つであると言える。
2023年度の研究の進捗として、2022年度に作成した黄斑浮腫を伴う網膜静脈分枝閉塞症患者の臨床予後予測モデルを講演において、その説明可能性の高いモデルの重要性を各地で広報できた点が大きい。
特に、2023年5月の第12回日本視野画像学会のシンポジウム３において、臨床予後予測の説明責任はその分類器の信用に関わる重要な問題であり、分類器を今後臨床に導入する上で、各個人へのフィールドバックが大切な過程となることを訴えることができる機会となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
論文作成において、扱うデータ量が多くはないが、その変数が多く、構成に苦慮している。
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| Strategy for Future Research Activity |
患者毎の予後予測の説明過程を視覚化したモデルについて3報目の論文の作成を執筆中で、今年度の掲載を計画している。
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