Exploration of Personalized Radiographic Imaging Through Artificial Intelligence

• Project/Area Number: 24K18793
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 伊藤 倫太郎 名古屋大学, 医学系研究科, 特任講師 (80813336)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); 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: 画像診断 / 放射線医学 / 人工知能

Outline of Research at the Start

個々の患者の症例に対して最適な検査を選択し、適切な画像を撮影することが理想である。臨床現場ではあまりに多くの検査を限られた時間で実施しているため、個別の症例に関して適切な画像を選択する時間には乏しいのが実状である。ある程度の公約数的な画像プロトコルに基づいた画像検査を行うのが現状である。Chat-GPTを始めとする最先端の自然言語モデルは一般情報における自然な応答が可能となっている。本研究では診療ガイドラインや患者の病歴と検査目的、病院の機器や検査時間を入力とし、適切な画像検査のモダリティ、プロトコル、シーケンスを推奨するモデルの開発・実装を目的とする。