| 研究課題/領域番号 |
18K19892
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分90:人間医工学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
本間 経康 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30282023)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2018年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | 計算機支援診断システム / 人工知能支援診断 / 乳がん / 乳房X線撮影 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では、専門医レベルを凌駕する革新的なX線画像診断をデータ駆動で実現するような、新時代の人工知能支援診断（artificial intelligence-aided diagnosis, AID）システムの開発に挑戦した。その結果、乳がん画像検診用AIDシステムの他、胃がん画像検診用AIDシステム、ならびに死後画像を用いた死因鑑別用AIDシステムなどを開発し、その有効性を検証した。とくに、乳がん所見の一部では専門医の診断能を上回る革新的性能を達成し、その可能性を実証した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したAIDシステムは、臨床上十分有用な高性能を達成した。このような医師の診療業務を支援、さらには一部を代替可能な高性能AIの実用化により、医師の業務量低減や非専門領域に対する支援、さらには遠隔医療などを含めた効率化を実現することが可能になり、地方における医師不足に起因する医療提供の持続可能性や、都市部に比して専門医偏在に起因する医療の均てん化問題などの改善に繋がると期待される。
|
