| 研究課題/領域番号 |
21K16894
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 三重大学 |
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研究代表者 |
松井 良諭 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (90718305)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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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 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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| キーワード | 機械学習 / 人工知能 / AI / 網膜静脈分枝閉塞症 / BRVO / OCT / 黄斑浮腫 / 視力予測 / 眼科 / 網膜 / 抗VEGF治療 / 臨床予後予測 / 視機能 / 網膜静脈閉塞症 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の眼科機器の進歩により、診断や治療経過の評価は革新的な進歩を遂げています。 その一つとして、光干渉断層計(以下、OCT)は視機能 の中心を担う網膜微細構造を非侵襲的に瞬時に評価可能です。今回の研究の目的は網膜の血管疾患では 2 番目に有病率が高く、急激な視機能障害が生じる網膜静脈分枝閉塞症 (以下、BRVO)の黄斑浮腫の治療群を対象として、この OCT 画像情報 から視機能予後の予測を可能にするアルゴリズムを構築します。これにより、BRVOによる急激な視力低下がある患者さんに適切な治療期待と治療機会を提供することを目標とする。
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| 研究実績の概要 |
機械学習を用いた臨床予後予測は、患者及び医療者の双方において、今後の治療方針及び治療選択において非常に有益な手段である。まず、2022年度の研究の進捗として、黄斑浮腫を伴う網膜静脈分枝閉塞症患者の66眼の組み込み基準及び除外基準を満たす症例を対象に、特徴量選択はfilter method、RBFカーネルのSupport Vector Machine(SVM)で分類器で継続治療中の縦断的な視力経過予測を実施する分類器を作成したところ、２クラス分類の分類精度はAUCは0.93で、説明変数の標準回帰係数を確認することで、サンプル群における説明変数への結果の寄与を判明させた。
さらに、臨床予後予測の説明責任はその分類器の信用に関わる重要な問題であり、分類器を今後臨床に導入する上で、各個人へのフィールドバックが大切な過程となると考えた。
そこで、データ追加の為の拡張性と患者個別の分類予測への説明可能性を実施する為に、同じサンプルでRBFカーネルのSupport Vector Machine(SVM)で分類器で、特徴量選択を実施せず、説明可能性をSHAP値に変更して実験した。分類精度は良好群では教師データ、未知データにおいて100%、95%、一方、不良群では教師データ、未知データにおいて86%、80%であった。また、患者個別の分類予測への説明可能性として、Waterfall plotにて各個人へフィードバックすることが可能であることを示した。
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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
研究環境への設備投資により作業効率が順調な水準となった点が大きい。
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| 今後の研究の推進方策 |
三報目の論文の作成を執筆中で、今年度の投稿を計画している。
また、我々の研究への関心を寄せる研究者がおり、研究成果を2023年5月に栃木県、愛知県、宮城県にて、また8月には新潟県で講演依頼があり、各地で講演予定である。
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