| 研究課題/領域番号 |
20K21825
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分62:応用情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
田村 裕 千葉大学, 大学院医学研究院, 准教授 (50263174)
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| 研究分担者 |
菅波 晃子 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (10527922)
並木 隆雄 千葉大学, 大学院医学研究院, 准教授 (20312001)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 人工知能 / 四診 / 漢方薬処方 / 科学知 / 経験知 / 血流量 / 匂い / 証 / 問診 / 望診 / 舌診 / 東洋医学 / 支援システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能による“科学知”に基づく客観的な診断治療基準を活用した漢方専門医による“経験知”に則った“証”の確定と“漢方薬処方”の決定の標準化を支援する「診断・治療支援システム」を創生する，
具体的には，人工知能による統合解析を可能にするために，①“自動問診システム”により取得した「問診情報」の画像化法，②“舌画像撮影システム”により取得した「舌診画像」の特徴抽出法を開発すると共に，③それらを人工知能（主に，ディープラーニングによる画像特徴抽出機能を適応した）により統合解析するためのシステムを独自に開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，人工知能による「科学知」に基づく客観的な診断治療基準を活用することで，漢方専門医による「経験知」に基づく「証」の確定と「漢方薬処方」の決定を標準化するための「診断・治療システム」の創生に取り組んだ.
その結果，1．「自動問診システム」による「問診」に関する情報集積と情報変換，2．「血流量等測定システム」による「切診」と「匂いセンシングシステム」による「聞診」に関する情報集積と情報解析，3．情報変換した「自動問診システム」の情報と情報解析した「血流量等測定システム」「匂いセンシングシステム」の情報を統合し，医師用の「漢方薬処方アプリケーション」を構築した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年，「ISO/TC249における漢方・鍼灸領域の国際規格策定」に関して東アジアの国際化・標準化の動きが中国を中心として活発化している．また，世界保健機構・国際統計分類第11版（ICD-11）において，伝統医学病名と伝統医学診断が含まれることとなり，伝統医学に関する診療状況が，世界的に共通の言語で取りまとめられる必要に迫られている．
本システムは，機能を拡張整備することで，一般の医師よる利用が可能になると共に，世界保健機構・国際統計分類第11版（ICD-11）に則り多言語・多人種への対応も可能になるため，東洋医学と西洋医学が連携した“統合医療”の国際的展開に貢献する可能性を有している．
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