機械学習による褥瘡診断モデルの構築とDESIGN-R判定アプリの開発に関する研究

• Project/Area Number: 24K12824
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56070:Plastic and reconstructive surgery-related
• Research Institution: Tottori University
• Principal Investigator: 八木 俊路朗 鳥取大学, 医学部附属病院, 教授 (00378192)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 生田 健人 鳥取大学, 医学部附属病院, 医員 (20913792) ; 森田 真紀 鳥取大学, 医学部附属病院, 医員 (60838407) ; 陶山 淑子 鳥取大学, 医学部附属病院, 助教 (90448192)
• 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: 人工知能 / 褥瘡 / 評価 / DESIGN-R / 創傷

Outline of Research at the Start

褥瘡は患者のQOLを低下させるとともに、入院期間の長期化や医療費の増大をもたらすため、適切に褥瘡の評価を行い予防と治療を進める必要がある。日本褥瘡学会が開発したDESIGN-Rツールは褥瘡の治癒過程を評価するスケールで広く利用されている。しかしDESIGN-Rの評価分類は複雑で褥瘡管理に熟練した医師や専任看護師が評価しないと正確性が担保されない難点がある。そこで本研究では、近年医療分野で注目を集めているAIの一分野であり高度なデータ処理を行うDeep Learningを利用して、褥瘡の臨床写真を用いたDESIGN-Rの機械学習を行い、汎用性の高い評価システムを開発することを目的とした。