| 研究課題/領域番号 |
21K12711
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
大山 彦光 順天堂大学, 大学院医学研究科, 准教授 (00407256)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | ウェアラブルデバイス / 遠隔医療 / 三次元動作解析 / 機械学習 / パーキンソン病 / オンライン診療 / デジタル / 人工知能 / 3次元 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、3次元オンライン診療時の3次元動作情報とウェアラブルデバイスによるデジタルモニタリング情報を統合し、統合的デジタルデータを元にした人工知能(AI)による診療補助機能を実装することで、対面診療に劣らない診療が可能な、統合的3次元オンライン診療プラットフォームを開発し、神経疾患診療のデジタルトランスフォーメーション(DX)の実現を目指す。
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| 研究成果の概要 |
3次元動作情報とウェアラブルデバイスによるデジタルモニタリング情報を統合し、人工知能による診療補助機能を備えた統合的3次元オンライン診療プラットフォームを開発することを目的とした。システム改良により解像度と通信速度を向上させ、遠隔地にある介護施設との間で実証実験を行った。さらに、ウェアラブル筋電計、脳波計、加速度計などと連携したデータ統合を行った。パーキンソン病患者の薬剤オン・オフ時の運動症状の推定、およびデバイスのデータからパーキンソン病患者の推定が機械学習モデルの構築により可能であった。本研究の結果から、神経疾患診療のデジタルトランスフォーメーションとオンライン診療の質向上が期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
統合的3次元オンライン診療プラットフォームを開発した。これにより、複数のウェアラブルデバイスと非接触モニタリングデータを統合し、3次元オンライン診療時の情報を補完することで、遠隔地にいる神経疾患患者の診療を効率化し、通院困難な患者の負担を軽減することができる。さらに、AIによる深層学習を活用した診断補助アルゴリズムやデジタルバイオマーカーの発見により、神経疾患の早期診断や予防が期待できる。神経疾患診療のデジタルトランスフォーメーションの実現により、診療の質が向上することが期待される。
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