Development of an automated technology for the diagnosis of precursors to acute myocardial infarction using artificial intelligence

• Project/Area Number: 25K11331
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Kansai Medical University
• Principal Investigator: 藤井 健一 関西医科大学, 医学部, 准教授 (90434943)
• 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: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 人工知能 / 急性心筋梗塞

Outline of Research at the Start

本研究は、深層学習を用いて高性能コンピューターに膨大なOFDI画像と病理画像のペアを学習させ、人間の読影を超える高精度な冠動脈組織診断プログラムを開発することを目的とする。将来的には、本プログラムをOFDI装置に組み込むことで、非専門医でも不安定粥腫を正確に診断できるようになり、経皮的冠動脈インターベンションの合併症リスクを軽減し、急性心筋梗塞の予防や適切な治療戦略の確立に貢献することを目指す。