人工知能解析に基づく、心房細動の予後予測可能な心エコー指標の開発と実装

• Project/Area Number: 23K15134
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: 堀添 善尚 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 特任助教 (60897148)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 心房細動 / 心エコー

Outline of Research at the Start

当院の過去の心房細動（AF）例の画像データを含む心エコーデータを用いて、データベースを作成し、予後調査を行う。これらの結果から人工知能モデルの構築・解析を行い、後ろ向きに心血管イベントアウトカムの予測因子を検出する。次に、AF例心エコーデータの前向き集積：前向きに1000例のAF患者のデータを集積し、その予後調査も並行して行い、前向きに心血管イベントアウトカムの予測因子を同定する。最終的に、AF例心エコー所見によるイベント予測アルゴリズムを用いてAF患者に早期介入を行い、その心血管イベントの予防・予後改善に効果を発揮できるかを検証する。