人工知能（AI）を用いた死後CT学習による死因究明支援

• 研究課題/領域番号: 23K09759
• 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58040:法医学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 槇野 陽介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (50725017)
• 研究分担者: 岩瀬 博太郎 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30272420) ; 川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338) ; 矢島 大介 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (60451754) ; 吉田 真衣子 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任助教 (70317139)
• 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: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円); 2023年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
• キーワード: 死後CT / 死亡時画像診断 / 人工知能 / ディープラーニング / 死因究明

研究開始時の研究の概要

本研究では「人工知能（AI: Artificial Intelligence）を死後CTに利用することで、死因究明における死後画像診断の限界が乗り越えられるのか」という問いをたて、 全身死後CT画像情報データベースに対して深層学習を適用し、死後CTに含まれる特徴を抽出する。抽出した特徴を用いて、検証データにおいて死因推定精度を評価するとともに、AIが死因推定において重要視している特徴量を分析する。このようにして、死後CT読影を支援するだけでなく、死後CT読影の熟練者が持っている「暗黙知」を拾い上げ、死後CTの死因診断精度向上につながる知識を定量化し、共有することが目標である。