CT画像を活用した急性腎障害の予後予測モデルの開発

• Project/Area Number: 25K00329
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55060:Emergency medicine-related
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 宮本 佳尚 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (40912936)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉田 輝彦 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (10991622) ; 和田 智貴 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (20837025) ; 井口 竜太 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60744026) ; 土井 研人 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (80505892)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 機械学習 / 急性腎障害

Outline of Research at the Start

急性腎障害は重症患者に高頻度で合併し予後不良因子となるが、日常診療で得られるCT画像の腎容積やX線吸収値といった情報は十分に活用されていない。本研究では、これらの画像上の特徴量と採血データ・臨床的重症度スコアを組み合わせた急性腎障害の予後予測モデルを構築する。モデルを通じて高リスク群を同定し、今後の診療および治験・臨床研究での活用を目指す。