研究課題/領域番号 |
23H03491
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
小寺 聡 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80794776)
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研究分担者 |
関 倫久 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (30528873)
鈴木 雅大 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (30823885)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2023年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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キーワード | マルチモーダル / 人工知能 / AI / 個別化医療 |
研究開始時の研究の概要 |
患者の病態は個々で大きく異なるにも関わらず、従来は画一的な医療が提供されてきた。個別化医療を実現するために、人工知能(AI)の活用が期待されているものの、データ準備および解析技術が医療AI開発のボトルネックとなり、AIが十分に開発出来ていない。 本研究では、循環器中核病院の多施設研究で取得したデータを用いて、採血、レントゲン、心エコーにも新手法を拡張し、マルチモーダル汎用モデルを開発する。マルチモーダル汎用モデルは、これまで認識できなかった心臓の特徴を学習し、高い予測精度を実現できる可能性がある。マルチモーダル汎用モデルにより、個々の患者のリスクを正確に評価し、治療戦略の最適化を目指す。
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