人工知能による心電図自動診断モデルの開発と社会実装への取り組み

• 研究課題/領域番号: 24K10526
• 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52010:内科学一般関連
• 研究機関: 岐阜大学
• 研究代表者: 佐橋 勇紀 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 招へい教員 (80870336)
• 研究分担者: 原 武史 岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285) ; 大倉 宏之 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 教授 (30425136) ; 渡邉 崇量 岐阜大学, 医学部附属病院, 助教 (30509435)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
• キーワード: 医療人工知能 / 心電図検査

研究開始時の研究の概要

健康診断を中心とする一次スクリーニングでの心血管疾患の検出には、12誘導心電図を用いて行われ、診断には自動解析も利用されています。高精度の心疾患自動診断技術は、正確な早期診断に寄与し、適切な治療選択やリスク分類につながることが期待されます。利活用しやすい心電図画像データを用いた汎用的深層学習モデルを開発し、その有用性・社会的ニーズを評価し、今後の社会的導入の足掛かりとします。
・深層学習ベースの汎用的な心電図解析システム構築とその精度比較評価
・地域医療社会でのアンメットニーズの調査と汎用型心電図解析システムの試験導入等に対し、探索的に研究を行います。