疾患活動性を自動判定する人工知能型診療支援システムの開発

Research Project

Project/Area Number	24K12751
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56060:Ophthalmology-related
Research Institution	Kyorin University
Principal Investigator	片岡恵子杏林大学, 医学部, 准教授 (30760516)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	坪下幸寛杏林大学, その他部局等, 教授 (50910634)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	加齢黄斑変性 / 人工知能
Outline of Research at the Start	滲出型加齢黄斑変性（AMD）は、網膜専門医の圧倒的な不足により適切な治療機会を損失し、失明に至る例が後を絶たない。本研究では、①黄斑を広範囲にスキャンしたOCT画像の連続データを使用し、アジア人のAMDは欧米人のAMDと臨床像が異なるため②日本人のAMDのOCT画像を使用し、先行研究にみられるような疾患の診断ではなく③疾患活動性を自動判定する診療支援システムを深層学習を用いて開発することを目的とする。この診療支援システムの実臨床への応用は、AMD診療の施設・地域格差の是正に大きく貢献し、治療機会損失に起因するAMDによる失明の回避が期待できる。