人工知能を搭載した放射線入退室管理システムの開発と導入効果の検証

Research Project

Project/Area Number	24KJ2199
Research Category	Grant-in-Aid for JSPS Fellows
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	国内
Review Section	Basic Section 58020:Hygiene and public health-related: including laboratory approach
Research Institution	National Institutes for Quantum Science and Technology
Principal Investigator	松崎賢国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 放射線医学研究所放射線規制科学研究部, 特別研究員(PD) (61003538)
Project Period (FY)	2024-04-23 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000) 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: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Outline of Research at the Start	X線透視を利用したインターベンショナルラジオロジー（IVR）は、広く普及しているが、IVRに従事する医療従事者には職業被ばくがある。そのため厳正な線量限度の適用が求められているが、多忙な医療従事者の被ばく管理は難しく、様々な課題がある。そこで、自身の被ばくに関連する情報を人工知能（Artificial Intelligence: AI）によって確認できるAI搭載型の放射線入退室管理システムを開発する。そして、システム導入前後でのアンケート調査や線量データの解析により、防護意識の変化と、個人防護装具の装着状況と被ばく線量に及ぼす効果を検証する。最終的に本研究では医療従事者の被ばく低減を目指す。