2023 Fiscal Year Research-status Report
Research on improving the accuracy of diagnostic imaging in cerebrospinal fluid leakage using artificial intelligence
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23K07129
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
鹿戸 将史 山形大学, 医学部, 教授 (90400572)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
早坂 達哉 山形大学, 医学部, 助教 (20869911)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Keywords | 脳脊髄液漏出症 / 脊椎MRI / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳脊髄液漏出症は起立性頭痛等を引き起こし、患者の社会生活に多大な影響を及ぼす原因となることが知られている。これは1930年代にSchaltenbrandが腰椎穿刺後に頭痛を訴える患者において、類似の症状を呈する疾患群が存在することを初めて報告し、知られるようになる1)。脳実質の緩衝材である脳脊髄液が何らかの原因により減少し、頭痛を来たす。患者は交通事故など外傷後に見られることが多いが、原因の分からない特発性の場合もある。主な症状は起立性頭痛で、その他にめまいや耳鳴などがある。起立性頭痛は起立すると頭痛が生じ、臥床すると軽快するものである。そのため、患者は著しく社会生活が障害され、身体的のみならず精神的にも苦痛を被る。目下では、ブラッドバッチ療法なる症状に有効な治療方針が確立されているが、本治療法が保険収載されていることからも、診断結果を出す過程では極めて厳密な診断手順が求められるのが現状である。そこで本申請研究では、この問題を補う手段として、非侵襲的な診断法として確立されている、脊髄 MRI の有効性に着目し、ブラッドバッチ療法を始めとするさらなる診療技術の改善と効率性を追求してゆきたいと考えている。しかし、脊髄 MRIの読影判定には多くの症例経験が求められる反面、症例数自体が少なく、診断規模が限定化されるために、多くの施設では医師の経験不足に起因する読影判定の見逃しがあとを絶たない現状にある。そこで注目される人工知能（AI）技術を用い脳脊髄液漏出症診断AIを作成。診断能の均てん化を図り、実臨床に応用したいと考える。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
山形大学麻酔科学講座の早坂達哉氏、山形大学医学部放射線医学講座の石井芳樹氏の協力により、山形大学医学部附属病院にて過去に脳脊髄液漏出症と診断された症例と正常例とをAIを用いて診断能を解析したが、有意な結果は得られなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
症例数が少なかったため、有意な結果を出すことができなかったことが考えられ、今後は多施設間での症例の供与などを視野に症例数を増やして検討する方針である。
また放射線医学講座ないに予算の範囲でAI解析用コンピュータを購入し、画像解析に利用する。
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| Causes of Carryover |
今年度は海外学会参加など、利用が限られていた。次年度は今年度同様に学会参加も含めAI解析に向けた費用を支出していく予定である。
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