新生児呼吸器疾患に対するAI（人工知能）活用：診断の標準化と予後予測のために

• Project/Area Number: 24K10985
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52050:Embryonic medicine and pediatrics-related
• Research Institution: Teikyo University
• Principal Investigator: 伊藤 直樹 帝京大学, 医学部, 講師 (20529177)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 石黒 秋生 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (20372906) ; 神田 知紀 神戸大学, 医学部附属病院, 講師 (30514781) ; 高橋 和浩 帝京大学, 医学部, 講師 (60297447)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: AI / RDS / TTN / newborn

Outline of Research at the Start

AIを用いた画像診断の研究開発が急速に進んでいるが、新生児領域での研究は世界でも未開発である。本研究では胸部エックス線画像で診断や重症度分類を行う新生児呼吸窮迫症候群（RDS）と新生児一過性多呼吸（TTN）に着目する。AIを用いて診断を標準化し、迅速に適切な治療に導きたい。AI開発ツールとしては、Microsoft AzureのCustom Visionを使用する。RDSおよびTTN、正常肺各1000例の画像をデータベース化し、診断精度を深める。さらに、可視化のためのヒートマップを開発する。こうしたAIを用いて診断を標準化し、より迅速に適切な治療、予後予測や重症度判定との関連を明らかにする。