| 研究課題/領域番号 |
23K24615
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03357 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
森 悠一 昭和大学, 医学部, 兼任講師 (20459209)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2024年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2022年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、大腸がん検診における大腸内視鏡検査の質に注目し、患者様を人工知能搭載内視鏡群および通常内視鏡群にランダムに割付し、人工知能が内視鏡検査の質・および患者様の長期予後にどのように影響するかを評価する。本研究費を用いた本邦における解析は、世界で進行中の研究と統合解析され、最終結果の確認は１５年以上先になることが予測される。そのため、短期成績をもとに適宜マイクロシミュレーションによる効果解析や複数の関連サブ研究を同時実施し、必要に応じてガイドライン構築等に役立つデータを提供する予定である。世界の大腸癌死亡者数減少にいち早く貢献することが、本研究の最終目的である。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、大腸がん検診における大腸内視鏡検査の質に注目し、患者を人工知能搭載内視鏡群および通常内視鏡群にランダムに割付し、人工知能が内視鏡検査の質・および患者の長期予後にどのように影響するかを評価する。本研究費を用いた本邦における解析は、世界で進行中の研究と統合解析され、最終結果の確認は１５年以上先になることが予測される。そのため、短期成績をもとに適宜マイクロシミュレーションによる効果解析や複数の関連サブ研究を同時実施し、必要に応じてガイドライン構築等に役立つデータを提供する。世界の大腸癌死亡者数減少にいち早く貢献することが、本研究の最終目的である。本年度の大きな進捗は、大腸内視鏡AIを用いることによる弊害を解析した論文をClinical Gastroenterology and Hepatology誌に掲載したことと、本研究のサブ研究をベースとして、世界内視鏡学会において世界初の大腸内視鏡AIに関するポジションステートメントを発行したことである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は、継続的に本邦における患者加入を続けたとともに、大腸内視鏡AIを用いることによる弊害を解析した論文をClinical Gastroenterology and Hepatology誌に掲載したことと、本研究のサブ研究をベースとして、世界内視鏡学会において世界初の大腸内視鏡AIに関するポジションステートメントを発行した。この２論文は、当初の研究計画では想定していなかった内容であるが、本研究内容に密接にかかわり、患者へのケアにおいて重要な立ち位置を占めるため、一部研究内容を調整することで同時に実施した。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度は、確立されたランダム化比較試験のプロトコルをもとに、研究導入施設の増加を目指す。具体的には昭和大学横浜市北部病院において実施した試験を振り返り、患者リクルートに伴い生じる課題点を明らかにし、次の本邦での施設への試験導入に結び付ける。直近に実施したマイクロシミュレーション研究の結果、人工知能を用いることでポリープ発見数が増え、結果として、大腸内視鏡の件数が有意に増加することが明らかになった。そのため、現在、どのようにして人工知能により肥大化する現場負担を減らせるか、新たな研究を立ち上げ解消を目指す。具体的には、切除不要なポリープの発見に貢献するComputer-aided diagnosisシステムの前向き評価を本研究のインフラを用いて並行して走らせることで、最適化されたがん検診プログラムに貢献できるのではないかと考えており、これを来年度で評価する可能性を検討中である。加えて、欧州で進行中の大規模疫学研究の研究協力者と連携を密にとり、適宜研究インフラを共有することで、このプロセスを円滑化する。
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