Construction and Validation of Rehabilitation Outcome Prediction Model Using Cerebral Hemorrhage Head CT by Artificial Intelligence

• Project/Area Number: 23K10544
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
• Research Institution: Fujita Health University
• Principal Investigator: 岡崎 英人 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (30410707)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 宮坂 裕之 藤田医科大学, 保健衛生学部, 研究員 (00440686) ; 園田 茂 藤田医科大学, 医学部, 教授 (10197022) ; 寺本 篤司 名城大学, 情報工学部, 教授 (00513780)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2024: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: リハビリテーション / 帰結 / 脳出血 / 頭部CT / 人工知能

Outline of Research at the Start

本研究は、脳卒中患者のリハビリテーション訓練後の帰結予測に関する、臨床データや画像データを用いた予測手法の開発を目的としている。従来はADLの評価であるFIMを用いて予測されることが多かったが、画像情報や採血データを含めた正確な予測手法は存在していない。本研究では、人工知能を利用して画像データを用いることで、より早い段階での予測が可能となるかを検討している。本研究の特徴は、人工知能を活用したデータの分類によって、従来不可能だった画像データを用いた予測が可能となる点にある。