| 研究課題/領域番号 |
20K09804
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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56060:眼科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
北口 善之 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (30772842)
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| 研究分担者 |
川崎 良 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70301067)
長原 一 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (80362648)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 甲状腺眼症 / 深層学習 / エッジAI / スクリーニング / 眼周囲写真 / スマートフォンアプリ / 画像収集 / AI / 診断支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、専門医の経験が必要であった甲状腺眼症の視診の技術を、近年進歩が著しい画像解析技術を応用することにより非専門医や患者も活用できるようにすることである。専門医は、特徴的な顔貌である上眼瞼後退、上眼瞼浮腫、眼球突出、斜視の重症度を視診により評価した上で、治療適応を決定している。これらの所見は眼周囲の写真を撮影することで客観的な評価が可能となるが、本研究ではモバイル機器を用いて撮影した眼周囲写真に対して畳み込みニューラルネットワークを用いた深層学習を行うことによってこれらの特徴を抽出し、専門医が不在の状況下においても、治療が必要な患者を選別できるようにすることを目指す。
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| 研究成果の概要 |
甲状腺眼症の早期発見と適切な治療開始のため、顔写真から眼周囲を自動検出し、治療が必要な可能性を判定するスマートフォン用AIシステムを開発した。これまでに開発した判定モデルと同等の精度を達成し、エッジAIでスマートフォンに実装することに成功した。本システムにより、甲状腺眼症専門医不在でも内分泌内科医や一般眼科医が治療が必要な患者をスクリーニングできる可能性が高まり、早期発見と適切な治療による患者のQOL維持と合併症防止が期待される。今後は、共同研究先と協力して画像収集を継続し、スマートフォン画像に最適化したモデルの開発を進める。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は、甲状腺眼症の早期発見と適切な治療開始に大きく貢献し、患者のQOL向上と重篤な合併症の防止に寄与すると期待される。甲状腺眼症は、適切な治療が行われない場合、視力低下や複視などの後遺症を引き起こす可能性がある。しかし、専門医の不足により、早期発見と治療開始が困難な場合が多い。本研究で開発したスマートフォン用AIシステムは、専門医不在の状況下でも、内分泌内科医や一般眼科医が治療が必要な患者をスクリーニングできる可能性を高め、医療現場における利便性と汎用性を向上させる。また、AIを用いた診断支援システムの開発は、医療のデジタル化と効率化に貢献し、医療資源の最適化にも役立つと考えられる。
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