A Study Development of Machine Learning Algorithm for Diagnosis and Prognosis Prediction of Diffuse Lung Disease

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K17633
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 53030:Respiratory medicine-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: Furukawa Taiki 名古屋大学, 医学部附属病院, 特任助教 (30837654)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 間質性肺炎 / 人工知能 / 特発性肺線維症 / データベース構築 / 医療知識マッピング

Outline of Final Research Achievements

In this study, we constructed a large database and developed each artificial intelligence (AI) model for diagnosis and prognosis prediction of interstitial lung diseases.
First, systematic disease data was collected from nationwide specialized hospitals and transformed into a form suitable for AI diagnosis, resulting in a highly accurate diagnostic and prognostic AI. Moreover, we analyzed to make the models generally usable, and reconstructed the AI in order to make the data accessible to non-specialized facilities. A Platform as a Service (PaaS) compatible prototype was built to enable the constructed model to run publicly available applications. With these results, we achieved our research goal of " constructing a database of interstitial lung diseases and developing highly accurate AI diagnostic and prognostic predictions.

Free Research Field

呼吸器内科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究により、世界でも最大規模かつ高精度なびまん性肺疾患データベースが構築された。構築したデータベースを用いて、該当領域におけるAI診断システム開発で世界をリードする位置に立つことができた。特に、構築したプロトタイプAI診断システムでは、特発性肺線維症の診断精度が85%と、医師の診断結果と同等かそれ以上の成果を達成した。また、予後予測AIシステムの構築により、個々の患者の治療選択や患者意思決定の一助となる事が可能となった。以上の結果から、本研究により、国内外の診断が困難な稀少疾患や難病を含むびまん性肺疾患の実臨床における診療レベルの飛躍的向上を促進する事が可能となった。