人工知能(AI)を用いた頚髄損傷発症リスク評価と新たな予防対策に関する研究

• Project/Area Number: 25K14529
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
• Research Institution: Akita University
• Principal Investigator: 工藤 大輔 秋田大学, 医学部附属病院, 助教 (90722893)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 巖見 武裕 秋田大学, 情報データ科学部, 教授 (10259806) ; 本郷 道生 秋田大学, 医学系研究科, 教授 (50375250) ; 粕川 雄司 秋田大学, 医学部附属病院, 准教授 (60375285) ; 宮腰 尚久 秋田大学, 医学系研究科, 教授 (90302273)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2030-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2029: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 脊髄損傷 / 画像診断 / リスク / 人工知能 / 予防

Outline of Research at the Start

重度脊髄損傷患者では、重篤な機能障害が遺残し、神経学的予後は極めて不良であり、根本的な治療法はない。また最新の疫学調査では、高齢者の平地転倒による頚髄損傷の増加が明らかとなっており、高齢者脊髄損傷の予防が急務となっている。予防策の一つとして脊髄損傷の原因となる脊柱管狭窄や靭帯骨化症の早期発見、治療のタイミングを逸しないことが重要と考えられる。本研究は、脊柱管狭窄または靭帯骨化症早期発見のための人工知能(AI)を用いた単純X線の読影とリスク因子から頚髄損傷発症リスクの評価を行い、頚髄損傷発症の予防につなげることを目的とする。