人工知能を用いた、術後聴力予測システムの開発と予後因子の探索

Research Project

Project/Area Number	24K19745
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 56050:Otorhinolaryngology-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	小山一東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80825167)
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: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Keywords	人工知能 / 機械学習 / 鼓室形成術 / 中耳
Outline of Research at the Start	難聴患者への手術として様々な手術が行われているが、術後の聴力を術前に予測することは未だ困難である。そこで本研究では、人工知能の技術であるディープラーニングを用い、手術前に得られる画像などのデータから、精度の高くかつ自動化された術後聴力の予測を行うシステムの開発を目的とする。また、開発したシステムを解析し、術後聴力に影響を与える因子の解析を行う。本研究により、手術後に期待される聴力を手術前に知ることができるとともに、術後聴力をさらに改善するために改善すべき因子が明らかになると期待される。