Project/Area Number |
23H03491
|
Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
|
Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
小寺 聡 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80794776)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
関 倫久 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (30528873)
鈴木 雅大 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (30823885)
|
Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
Budget Amount *help |
¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,150,000 (Direct Cost: ¥5,500,000、Indirect Cost: ¥1,650,000)
|
Keywords | マルチモーダル / 人工知能 / AI / 個別化医療 |
Outline of Research at the Start |
患者の病態は個々で大きく異なるにも関わらず、従来は画一的な医療が提供されてきた。個別化医療を実現するために、人工知能(AI)の活用が期待されているものの、データ準備および解析技術が医療AI開発のボトルネックとなり、AIが十分に開発出来ていない。 本研究では、循環器中核病院の多施設研究で取得したデータを用いて、採血、レントゲン、心エコーにも新手法を拡張し、マルチモーダル汎用モデルを開発する。マルチモーダル汎用モデルは、これまで認識できなかった心臓の特徴を学習し、高い予測精度を実現できる可能性がある。マルチモーダル汎用モデルにより、個々の患者のリスクを正確に評価し、治療戦略の最適化を目指す。
|