Development of an Artificial Intelligence Model for Evaluation of Echocardiographic Severity in Aortic Valve Stenosis

• Project/Area Number: 23K15111
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 金子 智洋 順天堂大学, 医学部, 助手 (60963353)
• 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: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000); Fiscal Year 2023: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 大動脈弁狭窄症 / 人工知能 / 心エコー図 / カルシウムスコア

Outline of Research at the Start

大動脈弁狭窄症の実臨床において、治療介入の判断に最も重要なのは重症度評価であるが、今までの心エコー図の解析のみでは治療の有無が判定できないdiscordant ASが数多く存在する。本研究では、多施設観察研究において得られた心エコー図画像を用いて、MDCTで得られるカルシウムスコアを推定する人工知能プログラムを作製し、心エコー図画像のみからdiscordant ASの正確な重症度評価を行う診断プログラムを構築する。