大規模CT検診画像データを用いた人工知能解析による高精度骨折リスク評価法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K07121
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 産業医科大学
• 研究代表者: 青木 隆敏 産業医科大学, 医学部, 教授 (40299631)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
• キーワード: 骨折 / CT / 生活習慣病 / 検診

研究開始時の研究の概要

様々な生活習慣病が骨折リスクと関連していることが、多くの観察研究によって実証され、骨折予防については、生活習慣病が骨折リスク因子であることを考慮して、対策を行うべき対象を効率よく絞り込むことが大切である。本研究では長期にわたって低線量CTを行った大規模データを用いることで、骨折予防対策を行うべき対象を選定するために使用可能な、人工知能を取り入れた精度の高い骨折リスク評価指標を構築する。