Development of a simple screening method for aortic stenosis using a pulse wave device and artificial intelligence

• Project/Area Number: 25K19371
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53020:Cardiology-related
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 鍵山 暢之 順天堂大学, 大学院医学研究科, 特任准教授 (20722010)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
• Keywords: 血圧脈波 / 心臓弁膜症 / 機械学習 / 人工知能

Outline of Research at the Start

大動脈弁狭窄症は高齢者に多く、重症化すると心不全や突然死の原因となる。早期発見が重要だが、現状では専門的な検査が必要である。本研究は、一般的な血圧脈波測定時に手足から得られる脈波データをAI（人工知能）技術で解析することで、本疾患を誰でも簡単かつ早期に診断できる仕組みを開発する。このような仕組みができると、将来的には家庭や公共施設など医療機関以外でも気軽に検査が行える可能性があり、社会全体での大動脈弁狭窄症の早期発見と健康寿命延伸に貢献する可能性がある。