| 研究課題/領域番号 |
17K00425
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 北見工業大学 (2018-2019)
国立保健医療科学院 (2017) |
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研究代表者 |
奥村 貴史 北見工業大学, 工学部, 教授 (50553400)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 医療用人工知能 / ユーザーインターフェース / 疾患類似度 / 診断支援システム |
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| 研究成果の概要 |
診断支援用AI研究は、診断アルゴリズムの研究開発を中心に発展してきたため、患者情報の効率的な入力や診断結果の効果的な出力、複数アルゴリズムの併用手法等を実現するユーザーインターフェースを主題化した研究を欠いてきた。本研究はこの問題に取り組み、診断支援システムにおける入出力の高品質化と診断性能の向上をもたらす統合的なユーザーインターフェースの探索的な検討を目指した。成果として、効率的なユーザーインターフェースの実現に求められる医師の疾患知識量推計技術、疾患関係の2次元表現、医療用自然言語処理技術におけるいくつかの貢献が実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
診断支援用AI研究は、診断アルゴリズムの研究開発を中心に発展してきたことで、その入力や出力に求められる基礎的な知見の蓄積を欠きがちであった。我々の研究成果により、医師それぞれの知識において欠けている箇所を補うように機能する、医師と補完的な役割を担う医療用人工知能の研究開発が実現する。また、患者情報の入力に際した非効率は、この分野において30年以上も指摘されている問題であり、自然言語処理による解決に向けた貢献を果たすことができた。さらに、診断結果の出力と再計算においても、効率的な手法を提案することができた。
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