人工知能を用いたシェーグレン症候群の自動診断および治療法の選択・治療効果の予測

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K17184
• Research Institution: Aichi Gakuin University
• Principal Investigator: 木瀬 祥貴 愛知学院大学, 歯学部, 講師 (30513197)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: Deep learning / シェーグレン症候群

Outline of Annual Research Achievements

人工知能の診断精度の検証(健常者およびシェーグレン症候群患者の唾液腺超音波画像に加え、唾石により炎症を起こしている患者の唾液腺超音波画像を使用して、それら3種類の画像を人工知能がどのくらいの精度で分類できるか)を行い、経験豊富な放射線科医2名の精度と比較した。
結果として、人工知能の炎症のsensitivityは55.0、シェーグレン症候群は83.0、正常群は73.0でtotal accuracyは70.3％であった。放射線科医の炎症のsensitivityは64.0、シェーグレン症候群は72.0、正常群は86.0でtotal accuracyは74.0％であった。両者のtotal accuracyはほぼ同様の診断精度を示したが、それほど高い診断精度ではなかった。また、炎症のsensitivityは両者とも低かった。この理由として、炎症を起こしている唾液腺の超音波画像とシェーグレン症候群の超音波画像は病期によって類似した像を呈するため精度が落ちたと考えられた。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

2022年もコロナウイルスの影響により行動制限が生じたためデータ分析や研究成果の発表があまりできなかった。
従って、科学研究費助成事業補助事業期間延長の申請を行なった。

Strategy for Future Research Activity

次年度は、最終的なデータのまとめを行い研究成果の発表を行う予定である。

Causes of Carryover

コロナウイルスの影響により研究の遂行に制限が生じてしまったため。
使用計画は、主に研究成果発表のための旅費や投稿料に使用する予定である