深層学習モデルを用いた肺うっ血推定の臨床的な意義の検証

• Project/Area Number: 25K11382
• 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: University of Toyama
• Principal Investigator: 今村 輝彦 富山大学, 学術研究部医学系, 准教授 (80746652)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 絹川 弘一郎 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (00345216) ; 高岡 裕 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (20332281)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2027: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 心不全

Outline of Research at the Start

本研究では、人工知能（Artificial Intelligence: AI）の解析技術を用いて、①胸部レントゲン写真からReDS値を推測するアプリケーションを開発し、②開発したアプリケーションを用いて、推測したReDS値（AI-R値と定義する）を参考にして利尿薬を調整する方法論が心不全患者の予後を改善するか検証することによって、安価に、そして正確にうっ血診療を行う方法論の臨床実装を目指す。