AIを用いた血行動態指標の予測に関する研究

• Project/Area Number: 24K11990
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 55030:Cardiovascular surgery-related
• Research Institution: Mie University
• Principal Investigator: 別所 早紀 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (30806112)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111) ; 高尾 仁二 三重大学, 医学系研究科, 教授 (30263007) ; 伊藤 久人 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (40378336)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2025: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000); Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
• Keywords: AI

Outline of Research at the Start

心不全が重症化するほど左房圧は上昇し、その値は心不全の重症度を判定する指標として重要である。左房圧は直接測定することが困難であり、実臨床においては肺動脈カテーテルによる肺動脈楔入圧を近似値として使用しているが、観血的な処置が必要となる。近年の人工知能(AI)による画像認識技術の発展は目覚ましく、医療への応用が進んでいるが、左房圧など血行動態指標の評価に関する報告は限られている。心臓病患者において、AIによる画像認識技術を使用することにより、胸部単純X線写真から非観血的に左房圧上昇の有無と程度を正確に予測する方法を開発することが本研究の目的である。