深層学習による掌蹠膿疱症の重症度自動診断および治療効果予測システムの開発

• Project/Area Number: 23K19581
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0902:General internal medicine and related fields
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 志藤 光介 東北大学, 大学病院, 学術研究員 (10976228)
• Project Period (FY): 2023-08-31 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: 掌蹠膿疱症 / 深層学習 / AI / 社会実装 / 医療費 / 慢性疾患 / 皮膚科 / 重症度判定

Outline of Research at the Start

掌蹠膿疱症は手掌ないし足底に無菌性膿疱が発生する慢性炎症性皮膚疾患である。本研究では深層学習を用いて手掌および足底の臨床写真を対象に掌蹠膿疱症の重症度の自動診断手法の開発を行う。また、開発手法から得られる重症度スコアと外用薬や生物学的製剤の治療効果の解析を通して治療薬別の治療経過予測を行う。

Outline of Annual Research Achievements

掌蹠膿疱症は、手掌や足底に無痛性の膿疱ができる慢性の炎症生皮膚疾患である。ステロイド外用などが治療で用いられるが症状の完全な消失を達成するのは難しく、多くの場合は症状の管理と再発防止が主な目標となる。慢性的な経過から患者の治療意欲の低下による治療意欲の低下などが問題となる。そのような社会課題に対して、疾患の定量化を行い”見える化”を行うことは、治療意欲の向上だけでなく適切な治療薬の選択や最小限度の医薬品の使用に繋がり副作用の軽減や医療費の適正使用に繋がる。また、日常で手軽に利用することが継続的な利用につながるため、普及率99%のスマートフォンで利用可能なAIモデルの開発が望まれる。
そのようなAIを開発すべく、疾患の重症度判別を行う深層学モデルについてアルゴリズムの作成並びに臨床データの整理をおこなっている。機械学習には、多くの画像が利用されるが、医療用画像は数に限りがあり、一枚の画像をできる限り効率的に利用する必要がある。まずは、画像の写真の手掌と足底の皮膚を区別するモデルを作成する。このために、以前開発していたアノテーションアプリを利用し、それぞれ100枚ずつ手掌皮膚、それ以外の皮膚とアノテーションを行った。また、重症度判別モデルの開発では、病変部の定義を行い各病変ごとにアノテーションをレイヤを分けて行っているが、実際の深層学習においては、結果の病変について、重なりがある病変なのかどうか並びに辺縁の処理について検証を進めている。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

計画通り進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

病変部にアノテーションがついた画像を利用し、深層学習モデルの構築を行う。また、開発したAIモデルの精度の向上並びに評価を行っていく。