Development of next generation monitoring system for pediatric ventricular assist devices by artificial intelligence

• Project/Area Number: 23K11892
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 太田 英仁 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (70850270)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 犬塚 亮 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (00597560) ; 松井 彦郎 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (40796819) ; 平田 康隆 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70562601) ; 小寺 聡 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80794776)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: リアルタイム画像認識 / 補助人工心臓 / モニタリング

Outline of Research at the Start

小児重症心不全患者に対しても心移植が行われるようになったが、移植の機会は依然少なく、補助人工心臓での長期待機を余儀なくされる小児は増加している。
しかし、生体適合性・高信頼化に加え，特に小型化が求められる小児補助人工心臓においては、血液ポンプそのものにセンサを組み込むことが技術的に困難であり、性能や信頼性の足枷となっている。
本研究の目的は、小児補助人工心臓の膜型血液ポンプ画像情報を用いた人工知能アルゴリズムを開発し、小児補助人工心臓の次世代モニタリングシステムを構築することである。