Development of Supportive Artificial Intelligence of Medical Bigdata Creation for Laboratory Test Results

• Project/Area Number: 23K11893
• 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: Hiroshima University
• Principal Investigator: 粂 直人 広島大学, 病院(医), 共同研究講座教授 (00456881)
• 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: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 臨床検査 / 人工知能 / 標準化 / 次世代医療基盤法 / リアルワールドデータ

Outline of Research at the Start

本研究は，臨床検査結果を対象として，複数の医療機関のデータを統合した医療ビッグデータの構築を目指す研究である．
昨今，医療ビッグデータを用いた人工知能などの先進技術による疫学研究，創薬等の医療技術の発展が求められ，医学的成果を求める研究に注目が集まる傾向が高い．しかし，そもそも課題となるのは人工知能の学習に用いる医療ビッグデータをどの様に構築するかである．
本研究は，従来，臨床検査技師が必要な際に必要な範囲で手動でデータ項目を突合していたのに対し，半自動で検査結果の突合が可能な技術の獲得を目指す．