脾臓超音波画像と画像強調内視鏡像のAI解析による食道胃静脈瘤出血予測法の開発

Research Project

Project/Area Number	25K10695
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52010:General internal medicine-related
Research Institution	Tokyo Women's Medical University
Principal Investigator	古市好宏東京女子医科大学, 医学部, 准教授 (70384998)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	田中篤帝京大学, 医学部, 教授 (20365935) 大藤さとこ大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (70433290)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	人工知能 / 食道静脈瘤 / 脾臓 / 画像強調内視鏡
Outline of Research at the Start	肝硬変患者では、診療所や専門施設に通院中にもかかわらず、しばしば予期せぬ食道胃静脈瘤出血をきたし、ショック状態となり三次救急入院へ至る。本研究では画像診断AIソフト「Lobe」と超音波画像及び画像強調内視鏡像を用いて、慢性肝疾患について以下のことを多機関共同研究（5施設）で開発する。１．（診療所想定）脾臓「超音波画像」 AI解析による非侵襲的食道胃静脈瘤予見法の開発２．（専門施設想定）画像強調「内視鏡画像」 AI解析による静脈瘤出血時期予測法の開発静脈瘤を併発している可能性のある患者を診療所で拾い上げ、専門病院でその出血時期を予測出来れば、慢性肝疾患患者の出血死を効率的に予防できる。