Development of imaging diagnosis support system for emergency patients by artificial intelligence

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H03755
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55060:Emergency medicine-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: Kudo Daisuke 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (30455844)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 早川 峰司 北海道大学, 大学病院, 准教授 (10374282) ; 中川 敦寛 東北大学, 大学病院, 教授 (10447162) ; 麦倉 俊司 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (20375017) ; 植田 琢也 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448) ; 久志本 成樹 東北大学, 医学系研究科, 教授 (50195434) ; 高瀬 圭 東北大学, 医学系研究科, 教授 (60361094)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 人工知能 / 機械学習 / 画像診断 / CT / 救急患者

Outline of Final Research Achievements

We aimed to develop an AI diagnostic algorithm for head CT imaging to detect abnormal findings. We have developed that algorithm at a certain level by making machines learn normal findings, but further improvement is needed for precise diagnosis. Thus, we continue developing it by trial and error. We also developed the model to classify the coagulation subclass in patients with sepsis by machine learning. Then, we reported that the anticoagulant agent (recombinant human soluble thrombomodulin) was associated with an improved survival rate in only a subclass.

Free Research Field

救急・集中治療

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

CT画像の正常像を機械が把握して、正常から逸脱するものを異常として検知するというアルゴリズムは、今後精度を高めることによって、臨床応用ができる可能性がある。具体的には、ヒトの目では気付きにくい微細な所見（軽微な硬膜下血腫やくも膜下出血）を指摘できるようになれば、放射線診断医ではない医師の画像診断を支援することができる。放射線診断医が不在の病院や、夜間・休日などの不在の時間帯にも救急患者の画像診断の質を保つことができ、救急医療の質向上により国民の健康を守ることに繋がる。