食事画像認識AI搭載カーボカウントアプリケーションの有用性に関する特定臨床研究

• Project/Area Number: 24K11672
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 54040:Metabolism and endocrinology-related
• Research Institution: University of Toyama
• Principal Investigator: 中條 大輔 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (30640528)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田端 俊英 富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (80303270)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 1型糖尿病 / カーボカウント / スマートフォンアプリケーション

Outline of Research at the Start

1型糖尿病患者では、緻密なインスリン治療であるカーボカウント療法を行っても、予期せぬ重度の高血糖/低血糖を来す患者が存在し、同療法の煩雑な計算の負担や患者・医療者間の技術格差も問題となっている。本研究では、（1）スマートフォンアプリである事画像認識AI連携カーボカウントアプリの有効性と安全性を検証するための特定臨床研究を実施し、（2）アプリを通じて収集された臨床データ、血糖・インスリン治療データを用いて、必要インスリン量を予測するための機械学習モデルを構築する。本研究の発展により患者予後の質の向上が図られ、高血糖緊急性や重症低血糖による救急治療が軽減されれば、医療経済への寄与にも資する。