| 研究課題/領域番号 |
19H03755
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分55060:救急医学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
工藤 大介 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (30455844)
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| 研究分担者 |
早川 峰司 北海道大学, 大学病院, 准教授 (10374282)
中川 敦寛 東北大学, 大学病院, 教授 (10447162)
麦倉 俊司 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 教授 (20375017)
植田 琢也 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40361448)
久志本 成樹 東北大学, 医学系研究科, 教授 (50195434)
高瀬 圭 東北大学, 医学系研究科, 教授 (60361094)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 人工知能 / 機械学習 / 画像診断 / CT / 救急患者 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、人工知能による救急傷病者のCT画像診断システムを開発する。放射線科専門医が不在である日本の救急現場では、画像診断の質の担保と画像読影に割く時間の節約が課題である。
人工知能による救急医療分野の画像診断システムは、大まかな診断による緊急度優先順位付けにとどまっており、その後の放射線科医による詳細な診断を前提としている。これを超えるために、我々は深層学習前のデータクリーニングとして、症例ごとに不均一な臓器の位置情報均一化が最重要課題と考えており、そのアルゴリズムを開発する。
これにより深層学習の質を向上し、放射線科専門医と同等の診断能力を持つシステムを開発する。
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| 研究成果の概要 |
頭部CT画像の診断アルゴリズム開発という課題において、機械に正常像を把握させることで異常を検知することを第1段階に設定した。ある程度のレベルにまで到達したが、臨床に応用できるレベルを目指して、精度向上のための試行錯誤を繰り返し行った。しかし、まだ確立はできていない。人工知能および画像関連研究として、機械学習によるサブクラス分類により抗凝固薬が有効となる可能性があるサブクラスを同定できることを報告した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
CT画像の正常像を機械が把握して、正常から逸脱するものを異常として検知するというアルゴリズムは、今後精度を高めることによって、臨床応用ができる可能性がある。具体的には、ヒトの目では気付きにくい微細な所見（軽微な硬膜下血腫やくも膜下出血）を指摘できるようになれば、放射線診断医ではない医師の画像診断を支援することができる。放射線診断医が不在の病院や、夜間・休日などの不在の時間帯にも救急患者の画像診断の質を保つことができ、救急医療の質向上により国民の健康を守ることに繋がる。
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