低再発率を追求する人工知能を補助とする心房細動アブレーションの効果検証

• Project/Area Number: 25K11413
• 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: Kyushu University
• Principal Investigator: 坂本 和生 九州大学, 大学病院, 講師 (80722363)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 長山 友美 九州大学, 大学病院, 助教 (00939994) ; 細川 和也 九州大学, 先端医療オープンイノベーションセンター, 准教授 (40746872)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
• Keywords: 心房細動 / カテーテルアブレーション / ディープラーニング

Outline of Research at the Start

近年、幅広い医療分野で開発が進んでいる人工知能（AI）は、循環器領域においても必須の診断・治療ツールとして期待されている。そこで、申請者は「心房細動患者に対するアブレーション時の3次元マップから心房細動の再発を精度よく予測し、アブレーション完了を判定するAI（神の目AI）」を開発した。この“神の目AI”を用いることでアブレーション終了時点の再発率予測に応じて電気生理学的検査やアブレーションを追加する治療戦略が可能となる。本研究は、低再発率追及型の“神の目AI”補助下アブレーションの有効性と安全性について、従来の術者判断によるアブレーションと比較・検証する前向き無作為化比較試験である。