| 研究課題/領域番号 |
21KK0293
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| 研究種目 |
国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(A))
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 自治医科大学 (2022-2023)
東京大学 (2021) |
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研究代表者 |
山田 朋英 自治医科大学, 医学部, 客員研究員 (10755705)
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2024
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
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| キーワード | 人工知能 / 遺伝子解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では日本と台湾の医療AIの研究者・臨床医が協力し、AI技術を用いて、医療の【個別化アプローチ】個別化医療・個別化栄養の実現化と、【標準化アプローチ】システマティックレビューの自動化の2つの研究を推進します。具体的には【個別化アプローチ】は個別化医療：ある生活習慣（食事・運動・治療など）介入で、将来の死亡リスクなどを特に下げることができる個人を人工知能でクラスタリングできるAIを構築し実用化を目指します。【標準化アプローチ】は全疾病領域の診療ガイドラインの礎となるリアルタイム・システマティックレビュー・メタアナリシスの実現化を目標とします。
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| 研究実績の概要 |
本国際共同研究では日本と台湾の医療AIの研究者・臨床医が協力し、最新のAIの技術を用いて、医療の【個別化アプローチ】個別化医療・個別化栄養の実現化と、【標準化アプローチ（基研究課題：人工知能：クリニカル・エビデンス構築高速化への展開 19K19432 若手研究）】システマティックレビューの自動化の
2つの研究を推進します。具体的には【個別化アプローチ】は個別化医療：ある生活習慣（食事・運動・治療など）介入で、将来の死亡リスクなどを特に下げることができる個人を人工知能でクラスタリングできるAIを構築し実用化を目指します。【標準化アプローチ】は全疾病領域の診療ガイドラインの礎となるリアルタイム・システマティックレビュー・メタアナリシスの実現化であります。基研究課題を標準化アプローチのみならず、個別化アプローチの両面で、かつゲノムなどのビックデータを新たに用い発展させるために、本国際共同研究の遂行が必要です。「渡航前」は渡航後の計画（以下記載）の円滑な遂行のために研究計画の設計と準備を行います。個別化医療については渡航先において台湾やイギリスのバイオバンクデータより肥満・糖尿病に関する遺伝子環境交互作用を含めたジェネティックリスクスコアを人工知能で構築します。帰国後、構築した遺伝環境情報と生体情報とを結びつけることで疾患発症と予防の個別化医療実現化のための全般性と精度をより完成させます。標準化治療については渡航先において、日本語および中国語（台湾語）においてもシステマティックレビュー情報の文献情報を自然言語処理によりイベントアウトカムの抽出や論文のバイアスを自動判定できるプログラムを作成します。台湾と日本の臨床医の暗黙知と経験知に関して情報を収集します。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
理由新型コロナウィルス感染拡大の影響により研究進行がやや遅れていたが、2024年より順調な研究遂行が期待される。
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| 今後の研究の推進方策 |
現在、台湾バイオバンク、UKバイオバンクデータの遺伝データを用いた解析と論文投稿の最終段階にある。2023年度は新型コロナウィルスの影響により研究遂行が遅れたが、今後は順調な遂行が期待できる。
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