| 研究課題/領域番号 |
21K09742
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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 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
宮崎 大 鳥取大学, 医学部, 教授 (30346358)
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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: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 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 | 感染性角膜炎 / 人工知能 / 単純ヘルペスウイルス / 角膜炎 / 感染症 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
角膜混濁は、世界的に失明原因の上位を占める。その原因として角膜感染症は重要な地位を占める。しかしながら、眼科医であっても、検査結果が不足しやすい初診時においては病原体の診断は困難である。しかし、正確な病原体の予測が初診時に得られていない場合、治療が奏効せず予後不良な結果を招く恐れがある。一方、前眼部の画像は、容易かつただちに取得可能であり、スマートホンによっても取得できる。また、前眼部の画像により診断のサポートができれば、遠隔医療や非眼科医との連携も含め、医療資源の削減につながる。本研究では、前眼部の画像に特化し、角膜炎の原因病原体を推定する診断支援AIを開発する。
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| 研究成果の概要 |
感染性角膜炎症例に対して分子生物学的手法により、原因病原体及び病態の検証を図り、画像データベースを構築した。これらを用いて、AIによる細菌性角膜炎の画像診断システムを構築した。さらに、AIの診断精度の向上に必須な所見を画像から抽出し、診断に重要な角膜所見の可視化を図り、診断支援システムを構築した。あわせて、認識病原体種の拡張を図るため、角膜所見認識のための新たなAIを構築した。次に、説明可能なAIの構築にむけて、開発したモデルを臨床医による評価に供した。これにより、将来望まれる診断支援システムの開発のための基礎となるデータを得ることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
角膜混濁は途上国では失明原因の上位を占めており、感染性角膜炎はその重要な原因となる。
感染性角膜炎は、可及的早期の感染病原体の推定が視力予後の改善にとって重要である。一方、前眼部画像は容易に取得可能であるが、感染症を専門としない医師では必ずしも、画像からの診断は容易ではない。前眼部画像のみから、病原体推定や病態推定を支援するAIシステムを構築することにより、熟練医師への診療支援、さらに診療レベルの均てん化、ひいては、視力予後の改善に資すると考えられる。また、このシステムは、遠隔医療の支援のみならず、一般医師に対する教育支援としても有用と考えられる。
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