構造的な異常所見を有さない胸部単純X線画像を用いた統合的な疾患予測指標の開発

• Project/Area Number: 24K14688
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59040:Nutrition science and health science-related
• Research Institution: Niigata University of Health and Welfare
• Principal Investigator: 笠井 聡 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (60842713)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉田 皓文 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 助教 (00845688) ; 近藤 敏志 室蘭工業大学, 大学院工学研究科, 教授 (20821060) ; 甲斐 千遥 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 助教 (90963934) ; 児玉 直樹 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (50383146)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 胸部単純X線画像 / 人工知能 / 呼吸機能

Outline of Research at the Start

世界で最も撮影される撮影部位である胸部単純X線画像からこれまで診断対象とならなかった呼吸機能や骨密度などの情報を推定する人工知能(AI)を開発する。本研究では、胸部単純X線画像の所見からは陰性と判断されたが、次回検査や他の検査で異常が指摘された症例から将来的に顕在化する疾患のリスクを予測する。これにより、胸部単純X線検査のみで様々な疾患を予測し、将来的に異常が発生する可能性が高いとされた被検者に高度画像検査への誘導や検査サイクルの最適化および個別化をすることで、疾患の早期発見によるQOLの大幅な改善を目指す。