人工知能を応用した冠微小血管攣縮の正確な診断法の開発と新たなエビデンスの創出

Research Project

Project/Area Number	25K10716
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	Nagoya City University
Principal Investigator	伊藤剛名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (50770773)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2030-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2029: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2028: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	冠微小血管攣縮
Outline of Research at the Start	冠微小血管攣縮は心筋虚血を誘発し、狭心症を引き起こすため、適切な評価と介入が必要である。しかし実臨床では心電図変化に基づく不確実な推定診断が一般的であり、正確な診断に必要な侵襲的カテーテル検査は普及していない。また、診療のためのエビデンスも不足している。本研究では、侵襲的な心臓カテーテル検査で冠微小血管攣縮を正確に診断し、このデータを最新の人工知能技術に融合させる。これにより冠動脈造影と心電図から冠微小血管攣縮を高精度に診断できる汎用性の高いシステムを開発し、新たなエビデンスの創出を目指す。