| Project/Area Number |
24K11990
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55030:Cardiovascular surgery-related
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
別所 早紀 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (30806112)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111)
高尾 仁二 三重大学, 医学系研究科, 教授 (30263007)
伊藤 久人 三重大学, 医学部附属病院, 准教授 (40378336)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Keywords | AI |
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| Outline of Research at the Start |
心不全が重症化するほど左房圧は上昇し、その値は心不全の重症度を判定する指標として重要である。左房圧は直接測定することが困難であり、実臨床においては肺動脈カテーテルによる肺動脈楔入圧を近似値として使用しているが、観血的な処置が必要となる。近年の人工知能(AI)による画像認識技術の発展は目覚ましく、医療への応用が進んでいるが、左房圧など血行動態指標の評価に関する報告は限られている。心臓病患者において、AIによる画像認識技術を使用することにより、胸部単純X線写真から非観血的に左房圧上昇の有無と程度を正確に予測する方法を開発することが本研究の目的である。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、AIによる画像診断技術を利用して、心疾患患者の胸部単純X線写真から左房圧を予測する方法を開発し、その臨床応用を目指す。さらに開発したAIを様々な血行動態指標に応用することで、胸部単純X線写真から患者の血行動態を定量的かつ総合的に評価するAIを開発する。
当院のデータを学習させ、結果を検証した。それにより、胸部単純X線写真から左房圧を予測する機械学習モデルを作成し、その性能向上を図った。
今後は、他施設共同研究へと発展させ、さらに症例数を増やし、AIの予測精度をさらに上げることを目標とする。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
今後は、他施設共同研究へと発展させる予定であるが、他施設への連絡調整の段階で、まだ実際にデータ収集などを行う段階にないため。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度中に、他施設共同研究として倫理審査やオプトアウト文書などを整え、データ収集や解析を行う。
その結果をもって、論文作成、学会発表を行う。
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