脊椎疾患に対する画像・臨床データ・カルテ記載を統合したマルチモーダルなAI予後予測

• Project/Area Number: 24K12366
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56020:Orthopedics-related
• Research Institution: Chiba University
• Principal Investigator: 牧 聡 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (00771982)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 古矢 丈雄 千葉大学, 医学部附属病院, 講師 (00507337)
• 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: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 大規模言語モデル / マルチモーダル / 人口知能

Outline of Research at the Start

脊髄損傷や頚部脊髄症において、機能予後予測は治療戦略の計画に重要である。しかし既存の予測手法では正確度は7割程度であり、より信頼性の高い方法が求められている。この背景を踏まえ、本研究の学術的「問い」は、「大規模言語モデルとマルチモーダル、人工知能（AI）の組み合わせが脊椎疾患の機能予後予測の精度をどの程度向上させることができるか」とした。これまで我々のAI研究は主に画像や臨床データ単独に基づいていたが本研究では術前画像・臨床データと大規模言語モデルによる電子カルテのテキスト解析を組み合わせた独自のアプローチを行い脊椎疾患の予後を予測して、患者の治療戦略やリハビリ計画を最適化する。