Whole-clinical dataに基づくホワイトボックス的な医療AIの検証
| Project/Area Number |
21K18102
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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 90140:Medical technology assessment-related
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| Research Institution | Nippon Medical School |
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Principal Investigator |
赤塚 純 日本医科大学, 医学部, 講師 (20637863)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 人工知能 / 泌尿器科学 / 医用画像 / 前立腺癌 / 放射線画像 |
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| Outline of Research at the Start |
申請者は、これまで “ブラックボックス問題”に注目しAIを用いた医工連携の研究（AIと医師の着眼点の違いの解明）を行ってきた。本研究では、AI技術を統合し、前立腺癌のwhole-clinical dataに対して、ホワイトボックスな深層学習に基づいた医療AIシステムを構築し信頼できる医療技術検証を行う。本研究では、日本医科大学付属病院で診療を行った前立腺癌症例におけるwhole-clinical data（臨床情報、病理画像、超音波画像、放射線画像）に基づき解析を行う。これら研究成果は、泌尿器科学の進歩や医療画像診断の発展に寄与し、将来的なAI医療応用に結びつく重要なステップとなる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、SpringerNature 社が刊行する英国の学術誌『Scientific Reports』
（2022 年 01 月17日付け）に掲載した。また、自身の研究成果を下記に報告し、啓蒙活動もおこなった。１. 前立腺がんにおける医療AIの現状 医学のあゆみ 284巻3号 2023年1月2. 令和時代の泌尿器低侵襲医療 日本医科大学医学会雑誌 2022年12月 3. 前立腺癌を対象にした最新の基礎研究 ─トランスレーショナルリサーチによる未来予想図─ 前立腺癌AI 研究のあゆみ など。
論文及び書籍を介しての研究成果報告のみならず、多種学会報告や勉強会での成果発表をおこなってきた。2023年05月現在では、追加研究として医療AIのwhite box化に向けた研究を継続してすすめている。これらの研究は、泌尿器悪性腫瘍の病態解明に向けた取り組みであるのみならず、医療AIの可能性を開拓する研究内容になることを目標にしている。今後研究成果が出次第、追加の結果報告を随時行なっていく予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2022年に第一段階の研究成果を報告した。
現在、追加実験を遂行中である、
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| Strategy for Future Research Activity |
追加実験の結果につき、2023年度内の報告を目指している。
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Report
(2 results)
Research Products
(9 results)
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[Journal Article] A data-driven ultrasound approach discriminates pathological high grade prostate cancer2022
Author(s)
Jun Akatsuka, Yasushi Numata, Hiromu Morikawa, Tetsuro Sekine, Shigenori Kayama, Hikaru Mikami, Masato Yanagi, Yuki Endo, Hayato Takeda, Yuka Toyama, Ruri Yamaguchi, Go Kimura, Yukihiro Kondo & Yoichiro Yamamoto
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Journal Title
Scientific Reports
Volume: -
Pages: 860-860
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