2023 Fiscal Year Research-status Report
機械学習を用いてBRVOの治療予後を黄斑部OCT画像から予測する
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21K16894
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
松井 良諭 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (90718305)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 臨床予後予測 / 網膜静脈分枝閉塞症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
機械学習を用いた臨床予後予測は、患者及び医療者の双方において、今後の治療方針及び治療選択において非常に有益な手段である。
2023年は大規模言語モデルが社会実装され、改めて、人工知能への社会的関心が高まった年であった。
しかし、医療分野への応用は本年度も慎重な状況であり、その原因として、AIモデルの説明可能性の低さに起因する点がその原因の一つであると言える。
2023年度の研究の進捗として、2022年度に作成した黄斑浮腫を伴う網膜静脈分枝閉塞症患者の臨床予後予測モデルを講演において、その説明可能性の高いモデルの重要性を各地で広報できた点が大きい。
特に、2023年5月の第12回日本視野画像学会のシンポジウム３において、臨床予後予測の説明責任はその分類器の信用に関わる重要な問題であり、分類器を今後臨床に導入する上で、各個人へのフィールドバックが大切な過程となることを訴えることができる機会となった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
論文作成において、扱うデータ量が多くはないが、その変数が多く、構成に苦慮している。
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| Strategy for Future Research Activity |
患者毎の予後予測の説明過程を視覚化したモデルについて3報目の論文の作成を執筆中で、今年度の掲載を計画している。
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| Causes of Carryover |
学会参加が想定よりも少なかったため、旅費について未使用額が生じた。
学会で情報収集や本研究で作成したモデルを発展させたモデルの発表により、このモデルの意義を改めて考えている。
生じた未使用額については、現地調査および成果発表に使用する予定である。
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