嚥下障害診療における深層学習を用いた嚥下内視鏡検査AI診断補助システムの開発

Research Project

Project/Area Number	24K12677
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56050:Otorhinolaryngology-related
Research Institution	Fukushima Medical University
Principal Investigator	今泉光雅福島県立医科大学, 医学部, 准教授 (30554422)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	朱欣会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (70448645)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥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: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords	嚥下内視鏡検査 / AI診断補助システム / 嚥下障害診療
Outline of Research at the Start	嚥下障害の診断において、嚥下内視鏡検査は治療方針を決定する上で非常に重要な役割を果たし、広く普及している。しかしながら、適切な評価には知識と経験が必要であり、評価者の主観に依存する可能性がある。近年、人工知能（AI）を用いた、内視鏡画像評価システムの有用性が報告されているが、嚥下内視鏡検査に対する正確なAI補助診断は、未だ実現していない。本研究では、深層学習の畳み込みニューラルネットワークを用いて、嚥下内視鏡検査におけるAI補助診断システムを開発しその有用性の検証を行う。嚥下を専門とする医療者が不足する地域において、嚥下内視鏡評価をAI補助することにより、嚥下診療を促進し誤嚥性肺炎を予防する。