| 研究課題/領域番号 |
21K07656
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
古徳 純一 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 人工知能 / 医療データ / 説明可能性 / 放射線画像 / 医療AI / 解釈可能性 / 放射線診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は，説明可能な医療AIのための数理モデルの開発である．医療AIの精度の近年の向上には目を見張るものがあるが，現実の医療現場には今ひとつ浸透していないのが現状である．大きな障害となっているのは，医師が画像を含む医療AIの判断を納得して自らの判断に取り込むことができないということであろう．医師をはじめとする医療スタッフが医療AIを道具として医療を進めるためには，説明可能性は必須の事項である．
本研究では，医用画像などから診断根拠を提示できる診断技術の開発を行い，医療現場で医師が安心して判断の根拠の一つとして使えるような，説明可能性の技術の開発を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，臨床での医療AI普及の妨げとなっている，AIの診断の根拠の解釈が困難な状況を改善させ，解釈可能性を向上させる方法の開発である．本研究では，医療AIに対して，解剖学的にもっともらしい部分にモデルの判断根拠を制御する方法を開発した．この方法を用いると，医師がAIの判断ポイントを自らの知識と比較して参考にすることができるので，医療AI普及に大きく貢献すると期待できる．現在，特許出願中である．また，大阪府の国保ビッグデータや，心不全患者の予後予測における応用研究も行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医学AIの性能は，エキスパートの医師に匹敵するほどまで達している分野もあるなかで，臨床の普及の妨げとなっている判断根拠の不透明さを向上させることで，医療AIの普及や，医療の質の向上に大きく貢献できる．
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