人工知能による脳出血頭部CTを用いたリハビリテーション帰結予測モデルの構築と検証

• 研究課題/領域番号: 23K10544
• 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59010:リハビリテーション科学関連
• 研究機関: 藤田医科大学
• 研究代表者: 岡崎 英人 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (30410707)
• 研究分担者: 宮坂 裕之 藤田医科大学, 保健衛生学部, 研究員 (00440686) ; 園田 茂 藤田医科大学, 医学部, 教授 (10197022) ; 寺本 篤司 名城大学, 情報工学部, 教授 (00513780)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2027年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2026年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円); 2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: リハビリテーション / 帰結 / 脳出血 / 頭部CT / 人工知能

研究開始時の研究の概要

本研究は、脳卒中患者のリハビリテーション訓練後の帰結予測に関する、臨床データや画像データを用いた予測手法の開発を目的としている。従来はADLの評価であるFIMを用いて予測されることが多かったが、画像情報や採血データを含めた正確な予測手法は存在していない。本研究では、人工知能を利用して画像データを用いることで、より早い段階での予測が可能となるかを検討している。本研究の特徴は、人工知能を活用したデータの分類によって、従来不可能だった画像データを用いた予測が可能となる点にある。