Development of an AI-based Program for Predicting Esophageal Variceal Rupture from CT Images - Towards Less Invasive Diagnosis

• Project/Area Number: 25K11018
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 山本 晃 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (60419695)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 植田 大樹 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (90779480)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
• Keywords: 人工知能 / 門脈圧亢進症

Outline of Research at the Start

慢性肝疾患による門脈圧亢進症の合併症として、致命的な食道静脈瘤がある。診断には侵襲的な胃内視鏡検査が必要だが、繰り返し検査の負担が大きい。本研究は、腹部CT画像をAIで解析し、半年以内の食道静脈瘤破裂リスクを推定するアルゴリズム開発を目的とする。豊富な肝硬変患者数とAI技術を持つ当施設の強みを活かし、低侵襲で画期的な診断法を確立し、特に欧米の医療現場に大きなインパクトを与えることが期待される。