眼底画像から生活習慣病を早期診断するシステムの構築と疾患情報取得に関する検討

• Project/Area Number: 23K06863
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52010:General internal medicine-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 荷見 映理子 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (70599547)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岩崎 貴大 東京大学, 医学部附属病院, 診療放射線技師 (90847310)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 人工知能 / 生活習慣病 / 眼底画像 / 糖尿病 / 脂質異常症

Outline of Research at the Start

我々は日常生活においてデータを取得し、自動で生活習慣病の診断ができるシステムの開発を目指している。眼底は非観血的に血管が直接観察できる唯一の部位であり、生活習慣病の病初期の情報が含まれている可能性がある。非侵襲的に取得できる無散瞳眼底カメラによる眼底画像を用いて自動で生活習慣病診断ができる人工知能（AI）モデルの構築を目指す。既に、後ろ向き観察研究で取得した眼底画像を用いて糖尿病の疑い、脂質異常症、高血圧を自動診断する試作AIモデルを作成しており、比較的高い精度を得ている。自動診断の精度を上げるとともに、広いユーザーを対象とする汎用性の高い診断システム開発に向けた基盤的検討を行う。