マルチモーダルデータ統合処理型人工知能による心疾患予後予測に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K15152
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 篠原 宏樹 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (70790351)
• 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: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 虚血性心疾患 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

高齢化に伴い循環器疾患患者数増加が予想され、適切な治療の提供が重要となる。近年、医療AI利用が注目されており、機械学習によるリスク評価手法の有効性が報告されている。構造型データと医療画像データをマルチモーダル処理することでリスク評価手法の性能向上が期待され、高リスク患者に対して効果的な治療が可能となる可能性がある。本研究では、マルチモーダルデータ処理により心臓血管イベント再発予測の高精度化とリスク層別化を可能にする新医療AI開発を目指す。これにより、リスク層別化精度向上と診断補助用AIの診断精度向上が期待され、医療の質向上と効率化が期待できる。