Development of non-invasive assessment tools of clinical congestion status using artificial intelligence for heart failure patients

• Project/Area Number: 23K15168
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 白石 泰之 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任助教 (00752700)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 心不全 / うっ血 / 画像情報 / 人工知能

Outline of Research at the Start

世界的な心不全患者の増加とその医療経済的な負担が大きな問題となる中、現在の心不全診療における最大の課題はうっ血増悪により繰り返される心不全入院であり、身体機能低下ひいて健康寿命の短縮につながる。頸静脈怒張の評価は、心不全の主病態であるうっ血を反映し、心不全診療において極めて重要であるが、専門医でも時に判断が難しく、その評価には十分な経験・熟練を要する。当研究では、人工知能サポート下で、頸部の動画情報から頸静脈怒張の有無ないし心内圧を直接推定するアルゴリズムを開発する。専門医不在の医療機関内外において、心不全の診断や在宅での疾病管理に広く応用が想定され、前述の課題克服に大きな貢献が期待できる。