| 研究課題/領域番号 |
21K09228
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
長谷井 嬢 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (40636213)
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| 研究分担者 |
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
尾崎 敏文 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (40294459)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 原発性悪性骨腫瘍 / 人工知能 / 深層学習 / Ｘ線画像 / 骨腫瘍 / SaMD / 骨肉腫 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
教師データを、岡山大学病院の症例画像だけでなく、大阪国際がんセンター、金沢大学附属病院、弘前大学、近畿大学をデータ提供施設として収集したX線画像を用いて作製する。データはBboxだけでなくセグメンテーションも行う予定である。計算結果を外部解析機関へ提供する。計算結果評価と、プログラム選択やパラメーター調節の提案、実行を行い、より高性能を発揮できるよう共同で開発を行う。AIによる学習後、実際の症例画像を用いた診断能力の評価を、申請者を中心とした骨軟部腫瘍専門の医師らが行い、フィードバックを行いながら調整する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、骨肉腫・ユーイング肉腫の膝X線画像読影を行うAIモデルの開発と臨床応用を目的としている。岡山大学病院の画像データを用いて、U-netをベースとしたプロトタイプを開発し、データ提供施設からの外部評価データセットによる性能評価を行ったところ、AUC:0.92と良好な結果を示した。匿名化とアノテーションを実施し、臨床試験プロトコルを作成した。PMDAとのレギュラトリーサイエンス戦略相談事前面談および対面助言を経て、プロトコールの修正を行った。今後は追加学習データによるモデルのアップデートを行い、PMDAとの協議の上、プロトコールを確定し、臨床性能試験を実施する予定である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は、希少がんである骨肉腫とユーイング肉腫の初診時の診断を支援するAIモデルの開発にある。これらのがんは、特に小児や若年成人に多く発症し、早期に正確な診断を行うことが患者の予後に大きく影響するが、専門医の不足が深刻な問題となっている。開発されるAIは、非専門医の診断を補助し、地方や医療資源が限られた地域であっても、高品質の医療を提供することが可能となる。また、診断プロセスの迅速化と精度向上は、医師の診療負担の軽減にもつながり、より多くの患者への迅速な対応を可能にする。これにより、患者の生存率の向上だけでなく、医療の質の向上にも大きく貢献することが期待される。
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