学校心臓検診への深層学習の応用：AIモデルの協働と所見生成の可能性

• Project/Area Number: 25K11385
• 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: Mie University
• Principal Investigator: 杉谷 侑亮 三重大学, みえの未来図共創機構, 助教 (11009408)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111) ; 川中 普晴 三重大学, 工学研究科, 教授 (30437115) ; 三谷 義英 三重大学, 医学部附属病院, 准教授 (60273380)
• 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: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 人工知能 / 心電図 / 学校心臓検診 / 深層学習

Outline of Research at the Start

本邦では、全国的かつ定期的に学校心臓検診が実施され、心疾患の早期発見や突然死の予防に寄与している。しかし、検診の人的コストが大きく、有病児を漏れなく抽出することは依然として大きな課題となっている。
近年、深層学習と生成AIの進展により、文脈を理解し高度な推論や判断を行う技術が実現しつつあり、複雑な医療データの解析においても、精度向上に寄与すると期待されている。
本研究では、複数のAIモデルを作成し、生成AIと統合することで、高精度なスクリーニングかつ診断根拠を含む所見を生成するAI協働システムの開発を行う。
このシステムにより、地域間の格差の是正を図り、医療従事者の負担軽減に寄与することを目指す。