Development of an Explainable Adrenal Tumor Functionality Prediction Model Using Multimodal Learning

• Project/Area Number: 25K15321
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
• Research Institution: Kanazawa University
• Principal Investigator: 南保 英孝 金沢大学, 融合科学系, 教授 (30322118)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 唐島 成宙 金沢大学, GS教育系, 准教授 (30801584)
• 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: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: 医療AI / マルチモーダル学習 / 説明可能AI / 副腎腫瘍機能性予測モデル

Outline of Research at the Start

副腎腫瘍は機能性と非機能性に分類され、それぞれ治療方針が異なるが、従来の診断手法は複雑で正確な診断には時間がかかるため、本研究では、ラジオミクスと説明可能なAI技術を組み合わせた副腎腫瘍の機能性評価モデルを開発・検証を行う。これにより、副腎腫瘍の診断と治療の質を向上させ、患者の健康と生活の質を向上させる。さらに、説明可能なAIにより、医師と患者にAIによる診断の透明性を提供することも目的としている。本研究の成果により、副腎腫瘍の診断と治療において新たな指針を提供し、学術的な知見を広めることが期待される。