Development of AI-supported auto-diagnostic system for occupational lung diseases

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K22763
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 58:Society medicine, nursing, and related fields
• Research Institution: Kochi University
• Principal Investigator: Suganuma Narufumi 高知大学, 教育研究部医療学系連携医学部門, 教授 (50313747)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉田 真一 高知工科大学, 情報学群, 教授 (30334519)
• Project Period (FY): 2019-06-28 – 2021-03-31
• Keywords: じん肺 / 胸部画像診断 / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

Chest radiograph dataset of 112,120 images provided by National Institute of Health was utilized to perform fine-tuning machine learning, and diagnosed 14 diseases. The algorithm was useful for detecting localized lesions. After adding dataset of pneumoconioses, we developed our original algorithm, which will be published soon. Further analysis regarding pleural plaque will be added.

Free Research Field

職業性肺疾患

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

じん肺は、職業性の鉱物性粉じん曝露によって生じるびまん性肺疾患であり、古くから知られている一方で、世界的に産業医学上の重要な課題であり続けている。この重症度分類には、胸部単純エックス線が公的な診断基準として用いられてきており、国際労働機関による国際じん肺エックス線分類が長年用いられている。日米を含めた世界各国で、胸部エックス線を用いてのスクリーニングが法律で義務づけられていても、これを正しく実施しうる医師が十分にいない。このような問題を、コンピュータ診断支援ソフトを開発し解決することが、本研究の意義である。