| 研究課題/領域番号 |
19K09737
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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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| 審査区分 |
小区分56030:泌尿器科学関連
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| 研究機関 | 獨協医科大学 |
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研究代表者 |
岩端 威之 獨協医科大学, 医学部, 講師 (90713248)
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| 研究分担者 |
岡田 弘 獨協医科大学, 医学部, 特任教授 (00177057)
小堀 善友 獨協医科大学, 医学部, 非常勤講師 (50566560)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 性感染症 / AI / チャットボット / 画像診断 / 性器ヘルペス / 尖圭コンジローマ / 梅毒 / 画像解析 / クラミジア / 淋菌 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではモバイル端末を用いて性感染症の問診を行い、判定することにより受診を促すツールとしてのAI画像解析とチャットボットシステムを開発する。チャットボットシステムに関してはプロトタイプが作成済みであり、AI 画像解析システムを中心に開発を行う。実際の患者に使用することにより、その効果を評価し、性感染症治療に対する意識と行動の変化を解明することを目的とする。
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| 研究実績の概要 |
AI画像解析作成のため、性感染症専門クリニックと連携を行い、機械学習が必要なため,画像収集を行った。ノーコードで画像判別を行う機械学習モデル作成を目的にGoogle CloudのAuroMLvisionを用いようと試みた。尖圭コンジローマ、性器ヘルペス、梅毒などのそれぞれの病気ごとに対して最低1,000枚の皮膚疾患画像がないと有効なモデルが作れないと判明しており、合計5,000枚以上の画像を収集できた。ライフサイエンスと画像解析を専門としている数社の会社とミーティングを複数回持ち、現在の技術と性感染症画像でAI性感染症画像解析ソフトウエアは作成可能なレベルまで達していることは確認できたが、オプトアウトの関係で使用できない画像があるため、ソフトウエアの作成にまでは至っていない。
郵送検査とオンライン診療を用いた性感染症治療システムを確立した。郵送検査にて、性器クラミジア、淋菌、マイコプラズマ、ウレアプラズマ、HIV、梅毒などが診断可能であり、画像を送付することにより性器ヘルペス、尖圭コンジローマ、亀頭包皮炎などが診断可能となる。性感染症オンライン診療の有用性を立証したデータを日本性感染症学会にて報告した。
日本性感染症学会ガイドラインに準拠した、性感染症の問診に必要なデータベースをサーバー上に構築し、一定のアルゴリズムを備えた自動応答システムと組み合わせたチャットボットを作成した。チャットボットは、近年流行している梅毒と、梅毒に対する新たな注射の治療薬についての情報について更新を行った。一般的なブラウザだけでなく、LINEやメッセンジャー等のメッセージアプリで使用できるように開発を行った。会話（チャット）形式で、判定に必要な一定の情報をチャットボットに入力することで、クラミジア尿道炎、淋菌性尿道炎、尖圭コンジローマ、梅毒、性器ヘルペス等の性感染症を判定できるように作成した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
AI画像解析に関して、ソフトウエア作成に必要な5,000枚以上の画像を収集できた。ライフサイエンスと画像解析を専門としている数社の会社とミーティングを複数回持ち、現在の技術と性感染症画像でAI性感染症画像解析ソフトウエアは作成可能なレベルまで達していることは確認できたが、オプトアウトの関係で使用できない画像があるため、ソフトウエアの作成にまでは至っていない。
郵送検査を用いた、性感染症オンライン診療システムを確立した。有用性について評価を行った。
チャットボットの作成は、予定通り進行し、評価も終了した。現在、新しい情報にアップデートしている。
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| 今後の研究の推進方策 |
性感染症患者が多く集まるクリニックと提携し、画像を収集した。それぞれの疾患（尖形コンジローマ、ヘルペス、梅毒）ごとに、1000枚以上の画像の収集ができたが、オプトアウトの関係上、使用できない画像があるため、ソフトウエアの作成にまでは至っていない。使用可能である画像の収集ができれば、それらの皮疹の色や形などの特徴点を抽出したアルゴリズムを設定し、機械学習によって最終的な判定までの工程を一貫して処理できるシステムを開発する予定である。
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