深層学習を用いた骨粗鬆症性椎体骨折診断および個別化治療プログラムの開発と検証

Research Project

Project/Area Number	24K12365
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 56020:Orthopedics-related
Research Institution	Aichi Medical University
Principal Investigator	若尾典充愛知医科大学, 医学部, 准教授 (80528802)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	室谷健太久留米大学, 付置研究所, 教授 (10626443)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	骨粗鬆症性脊椎骨折 / AI / 診断補助 / アルゴリズム
Outline of Research at the Start	超高齢社会において骨粗鬆性脊椎椎体骨折は国内年間発生数が100万件を超えると推定される。2012年ガイドラインにはMRI画像による診断基準が掲載されたが実臨床では単純X線画像が初期評価に用いられ、見逃される症例は多い。結果不適切な初期治療により一定の割合で生じ著しい機能低下を招く。我々の施設では新規臨床的骨折1,000例のデータベースを構築すると同時に、地域の一般住民を対象とした長期縦断研究データベースも有しており我々はこの両データベースの深層学習によって、OVF初期診断を担う臨床医に向けた診断・予後予測・個別化治療指針提示までを可能とする画像診断プログラムの開発に関する研究を立案した。