Transforming the Diagnosis of Vascular Anomalies in Infants: From Tacit Knowledge to Explicit Knowledge Using AI Models

• Project/Area Number: 25K11105
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 52050:Embryonic medicine and pediatrics-related
• Research Institution: Gifu University
• Principal Investigator: 武田 淳一 岐阜大学, 高等研究院, 特任講師 (60625672)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小関 道夫 岐阜大学, 医学部附属病院, 講師 (60444303)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2025: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
• Keywords: AIモデル / 脈管異常

Outline of Research at the Start

本研究は、乳幼児の脈管異常の専門医と協力し、専門家が持つ「暗黙知」を説明可能な「形式知」化する。具体的には、確定診断された豊富で高品質な病変画像をディープラーニングに学習させてAIモデルを作成し、さらに説明可能なAIとしての特徴量を抽出する。この特徴量を「形式知」とし、脈管異常の正確な分類の可視化だけでなく新たな分類方法が可能かを模索する。