研究課題/領域番号 |
21K15938
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分53010:消化器内科学関連
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研究機関 | 愛知県がんセンター(研究所) |
研究代表者 |
桑原 崇通 愛知県がんセンター(研究所), システム解析学分野, 研究員 (10816408)
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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 |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 人工知能 / EUS / 膵癌 / 膵嚢胞 / deep learning / 膵臓 / 超音波内視鏡 |
研究開始時の研究の概要 |
膵癌や膵管内乳頭粘液性腫瘍(IPMN)など画像診断単独では診断が困難な膵疾患に対する診断能向上のために、申請者は超音波内視鏡(EUS)画像に対して人工知能(AI)を用いた新規画像診断技術開発を行っている。全国規模の多施設前向き研究を計画する。また、スーパーコンピューターを用いて多施設で集積した画像を学習させAIのさらなる診断能向上を図り、日本消化器内視鏡学会から画像収集やAI作成の研究協力を受け以下の研究を行う。 1)IPMN良悪性診断に対する多施設後ろ向き研究 2)膵腫瘍の良悪性診断に対する多施設後ろ向き研究 3)膵疾患鑑別に対する多施設前向き研究
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研究実績の概要 |
膵疾患に対するAIの作成を行った。 1)膵嚢胞の良悪性鑑別AIに関しては多施設後ろ向きでデータを収集、約600症例を収集しAIを作成した、その結果良悪性の鑑別能は90%を有することが示された。現在同結果の論文を作成中である。 2)膵腫瘍の良悪性鑑別AIに関しては単施設後ろ向きデータを収集約900例を収集し、AIを作成した。その結果良悪性の鑑別能は91%を有することが示され、英語雑誌(Endoscopy)に掲載された。 3)多施設前向きでデータを収集する計画を立案中である。現在出口戦略としてデータを企業に有償提供し製品化を目指す計画を行っている。日本肝胆膵オンコロジーネットワークという研究団体を中心に計画を立案中である。全国から数千例のデータを収集し、真に有用で薬事承認されたAIを開発する予定である。 4)その他、予備研究として多施設後ろ向き研究として、胆管狭窄症例の良悪性鑑別AIを作成し、その精度86%という結果を英語雑誌(scientific reports)に掲載された。また膵腫瘍に対したEUS-FNA検体の病理標本を自動解析を行うAIを行い、その精度が90%であることをアメリカの国際学会(DDW2023)で発表予定である。膵嚢胞を検出するAIを開発、その検出力が98%であることを国内学会(JDDW2022)で報告した。膵神経内分泌腫瘍の分化度を評価するAIを作成、その精度が90%有することを国内学会(日本膵臓学会2022)で報告した。上記学会発表したAIは順次論文作成する予定である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
単施設後ろ向き、多施設後ろ向き研究に関しては当初の予定通りの進捗であるが、前向き観察研究の立案に当初の予定より若干の遅れが生じている。理由は出口戦略として、企業に有償提供する条件交渉と研究母体の団体との調整が難航している為である。2023年度内に上記条件交渉を終了し、研究計画を具体的に立案をする予定である。
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今後の研究の推進方策 |
多施設前向き観察研究の研究計画で、難航している企業に有償提供する条件交渉と研究母体の団体との調整を2023年度内に上記条件交渉を終了する予定である。またその後研究に参加希望施設を募集、研究計画を具体的に立案をする予定である。
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