| 研究課題/領域番号 |
20H02108
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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20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
廣瀬 佳代 東京大学, 医学部附属病院, 病院診療医(出向) (40532221)
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| 研究分担者 |
梅津 信二郎 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (70373032)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
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| キーワード | IoTデバイス / AI判定 / 低コンピュータ負荷 / 心房細動 / 心筋梗塞 / ハイブリッドAI判定システム / リアルタイム判定 / カオス解析 / バイタルデータ / AI判定システム / 心原性脳梗塞 / スマートヘルスモニタリングIoTデバイス / AIシステム / 心電図 / パルスオキシメータ / 不整脈 / 汗センサ / AI / サテライトAIホスピタル / サイバーフィジカルシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究課題は、心原性脳梗塞と心筋梗塞の原因疾患・予兆である心房細動と狭心症を早期に発見することにより、それらの発症を予防することを目的とするものである。具体的には、医療機器水準の測定精度を実現したセンサを用いてバイタルデータを取得し、このデータに対するハイブリッドAI判定システムを構築することで、早期発見・予防の実現を目指すものである。
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| 研究成果の概要 |
本申請課題では、心原性脳梗塞と心筋梗塞の原因疾患・予兆である心房細動と狭心症を早期発見し、予防するための技術・システムを確立した。具体的には、医療機器水準の測定精度を実現したセンサを用いてバイタルデータを取得し、このデータに対するハイブリッドAI判定システムを構築した。心房細動と狭心症は定常的に起こっているとは限らないため、定期検診で完全に発見するのは、困難である。特に、心房細動は、80万人もの隠れ心房細動患者がいると推定されている。この問題を解決するために日常生活中で、医療機器水準のヘルスモニタリングが可能なことを実証し、さらにハイブリッドAI判定により、疾患の発見が可能なことを実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療資源が十分とはいえない中で高齢化社会を迎え、医療に対する需要が伸びていく日本の現状に対して、医療コストと被測定者に負担をかけることなく、日常生活の中で、重篤な疾患に繋がる前段階の病気を検出する技術・システムを構築したことは極めて社会的意義が高いと考えられる。また、患者数が極めて多いことから、多数の患者の健康寿命の延伸に寄与することが期待され、経済的な意義も大きい
また、計算負荷の小さい方法でハイスペック解析に匹敵する疾患判定精度を成しえたことは非常に学術的意義が高いと考えられる。
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