2021 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, 特任助教 (30837654)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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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 / 個別化医療 |
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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．
本研究では令和元年度と２年度に，全国の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，AI診断に適したデータ変換を行った．さらに，びまん性肺疾患の診断予測AIを構築し，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．加えて、予後情報に対し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を構築した．構築した予後予測AIを応用し，個々人での治療効果予測を可能とするアルゴリズム構築を達成した．このアルゴリズムにより，臨床情報からの個別化医療への道筋を示した．
当該年度（令和３年度）では、作成したびまん性肺疾患診断・予後予測AIを広く前向きに使用するための汎化性能向上を目指し、解析を行なった．非専門施設でも収集可能なデータをインプットとして診断、予後予測を行う必要性が出たため、アルゴリズムの再構築を行なった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究は，当該年度（令和3年度）に作成したびまん性肺疾患診断・予後予測AIをCT機器やウェブ上に組み込んで、広く一般に利用できるプラットフォームを構築する事を目的とし，目的達成のために以下の課題を遂行することを掲げてきた．
1. 診断AIと予後予測AIを組み込むプラットフォームの構築
令和３年度には，開発済みのびまん性肺疾患AI診断システムをブラッシュアップし，より汎化性能の高いAI診断、予後予測AIを構築した．また、当初計画には無かった非専門施設でも使用可能なインプットデータに対応する必要性が出たため，構築済みの診断AIと予後予測AIの再構築のためのワークステーションを購入し、再構築を行なった．また、ウェブ上で利用可能なプラットフォームを構築するために、アプリケーションプログラムインターフェイスの仕様を検討した．
当初計画になかった項目の検討を行なったため、プラットフォームの構築が遅れている．来年度にプラットフォームの構築を進める．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の解析によって，非専門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，高精度予後予測AIを応用した個々人への治療効果予測アルゴリズムを構築した．
令和４年度には，令和2年度で構築し令和３年度で汎化性能を向上した予後予測AIは個別化医療への道を開くものであるため，本領域に与える影響が大きく，より多くの施設で精度が落ちないように汎化性能を高めるためのアルゴリズムブラッシュアップを行っていく．令和３年度には当初計画に無かった非専門施設データへの対応により全体計画の進捗が遅れたが、対応が完了したため，令和４年度に診断AIと予後予測AIを組み込むプラットフォームの構築を進めていく．プラットフォーム構築に必要なワークステーションの購入等による環境整備を行う．
研究発表は，コロナ禍でオンラインによる発表に変更になったため旅費使用額が減少したが，令和４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，作成したびまん性肺疾患診断AIと予後予測AIをウェブ上に組み込んで，広く一般に利用できるプラットフォームを構築する．
現在，大規模前向き全国レジストリを開始しており，この中で前向きに人の診断とAIの診断を施設に提示するプラットフォーム構築に取り掛かっており，臨床現場における洗練化と精度向上，新規知見の創出を行いたい．
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| Causes of Carryover |
当初計画になかった非専門施設のインプットに対応するためのアルゴリズム改良が必要であったため、各種発表やプラットフォーム構築が遅れた．令和４年度にはプラットフォーム構築を進めていく．また，研究発表のための旅費はコロナ禍でオンラインによる発表に変更になったため使用額が減少したが，令和４年度に国内外に向けてより積極的な発表を予定している．
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