臨床情報と人工知能を基盤とした卵巣腫瘍診断システムの構築

• Project/Area Number: 23K08795
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 池田 芳紀 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (30820378)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小泉 憲裕 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10396765)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 医療技能のデジタル化 / 人工知能 / 卵巣腫瘍 / 早期発見 / 死亡率低下

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、医療技能のデジタル化（医デジ化）により卵巣腫瘍の革新的診断システムを開発することである。卵巣腫瘍の確定診断は手術以外には困難である。病歴、腫瘍マーカー、超音波検査、MRI、CT等の情報から、手術前に卵巣腫瘍の良・悪性や病理組織型を医師が勘や経験に基づき推定している。本研究で構築するのは、人工知能（AI）技術を用いてこの医師の技能をデジタルに再現し、術後に確定した病理組織型の情報から学習を積むことによって、人間を超える高い精度で卵巣腫瘍の良・悪性、病理組織型を術前に診断するシステムである。卵巣悪性腫瘍の早期発見手法として研究を発展させ、最終的には卵巣悪性腫瘍の死亡率低下を目指す。