2019 Fiscal Year Research-status Report
びまん性肺疾患の診断と予後予測における機械学習アルゴリズム構築に関する研究
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19K17633
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
古川 大記 名古屋大学, 医学部附属病院, 医員 (30837654)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | データベース構築 / 医療知識マッピング / AI構築 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
びまん性肺疾患は一般の呼吸器科医には診断が困難なことが多い上に予後不良な群が含まれる一方，精度の高い診断を行える専門医が少ないため，人工知能（AI）による精度の高い診断システムと予後予測システムの開発，及び開発に必要な大規模なデータベースが望まれてきた．本研究の全体計画における目標は「びまん性肺疾患の臨床情報・画像データのデータベース構築と，精度の高いびまん性肺疾患診断・予後予測人工知能（AI）開発」である．具体的には（A）医療用データベースの構築，（B）臨床情報・画像データと医療知識のマッピング，（C）ディープラーニングを含めた機械学習による医療画像・臨床情報からの自動所見抽出，（D）びまん性肺疾患診断・予後予測人工知能（AI）を開発することである．
本研究では当該年度に，全国のびまん性肺疾患専門病院からびまん性肺疾患の系統だった疾患データを蓄積してデータベースを構築した．さらに，収集したデータに対して医療知識の適切なマッピングを行った．加えて種々の前処理を行い，AI診断に適したデータ変換を行った．その後，開発済みの単施設データによるびまん性肺疾患AI診断システムのパラメーターを用いたディープラーニングのブラッシュアップと，ディープラーニングの結果と臨床情報を組み込んだ機械学習を用いて，びまん性肺疾患の診断予測を行うAIを構築した．作成された診断AIは，単施設データで作成された診断AIモデルと同等の精度を達成した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は，当該年度に間質性肺炎の診断AI構築を目的とし，目的達成のために以下の2課題を遂行することを掲げてきた．
1. びまん性肺疾患のデータベース構築， 2. 開発済みのびまん性肺疾患AI診断システムのブラッシュアップ
R1年度には，全国のびまん性肺疾患専門病院からびまん性肺疾患の系統だった疾患データを蓄積してデータベースを構築した．また，開発済みのびまん性肺疾患AI診断システムのブラッシュアップする事で，汎化性能を高めた診断AI構築を達成した．これらの結果は一部国内外で発表予定をしていることから，当初の計画通り概ね順調に進展していると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の解析によって，多施設データに対する適切な前処理方法，解析の高速化方法がわかっている．また，データベース構築時に高精度の予後情報の収集も行う事ができた．
R2年度には，これまでの研究成果を国内外で積極的に発表するとともに，全ての結果をまとめたジャーナル投稿を予定している．また，予後情報に対して，胸部CT画像・臨床情報を用いてディープラーニングと機械学習を組み合わせ，精度の高い予後予測AIを構築する予定である．
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| Causes of Carryover |
R1年度にデータ解析用ワークステーションを用いてシュミレーションを行う予定であったが，収集できたデータ量が想定より少なかったため処理負荷が少なくすんだため，別の解析用ワークステーションで解析を行った．
R2年度に情報処理量・負荷ともに増える解析を予定しており，未使用額は当初予定していたデータ解析用ワークステーション経費と，解析結果を国際学会で発表する経費に充てることとしたい．
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