| 研究課題/領域番号 |
20K09437
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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56020:整形外科学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪市立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
星野 雅俊 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 客員研究員 (30748637)
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| 研究分担者 |
高橋 真治 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 病院講師 (80735605)
田淵 仁志 広島大学, 医系科学研究科(医), 寄附講座教授 (80364008)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 骨粗鬆症性椎体骨折 / 人工知能 / 画像診断 / Artificial Intelligence |
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| 研究開始時の研究の概要 |
年間発生件数約90万件と推定される骨粗鬆症性新鮮椎体骨折（Osteoporotic Vertebral Fracture:以下OVF）の画像診断は、超高齢社会において課題的疾患である骨粗鬆症に対する診療の根幹をなすものであるが、最も汎用されるX線撮影は急性期OVFに対しては椎体変形がごく軽微なものが少なくなく、最前線の一般臨床医にとって依然OVFの見逃し例は多く、骨折診断の遅れが適切な治療開始の遅れに直結している。本研究の目的は、現在進化の目覚ましい人工知能（Artificial Intelligence：AI）技術を、超高齢社会の重要課題であるOVFの画像診断能の向上に応用することである。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は人工知能（Artificial Intelligence：AI）技術を、超高齢社会の重要課題である骨粗鬆症性新鮮椎体骨折（Osteoporotic Vertebral Fracture:以下OVF）の画像診断能の向上に応用することとした。当施設が有するOVFデータベースを用いて、MRI画像に対する新鮮OVF自動検出AIシステムとOVF予後予測AIシステムの開発を完遂出来た。またOVF臨床研究における積年の課題であった予後予測精度の向上に対してもAI技術を応用し機械学習モデルの構築に成功できた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発されたMRI画像に対する新鮮OVF自動検出AIシステムとOVF予後予測AIシステムは、世界初の試みであり、骨粗鬆症性骨折の中で最も頻度が高い椎体骨折の一般診療現場における診療成績の改善の一助となり、健康寿命延伸への寄与が期待できる。
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