組織内照射の標準化にむけた人工知能に基づく診療サポートシステムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K10789
• 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52040:放射線科学関連
• 研究機関: 京都府立医科大学
• 研究代表者: 鈴木 弦 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (80279182)
• 研究分担者: 増井 浩二 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (20783830) ; 梶川 智博 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (30846522) ; 山崎 秀哉 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (50301263) ; 武中 正 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (80626771)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 組織内照射 / 子宮頸癌 / 人工知能 / 診療支援

研究開始時の研究の概要

子宮頸癌の組織内照射法は難易度の観点から、本邦では普及していないが腫瘍制御率の向上が期待できる。その反面、アプリケータの刺入およびアプリケータ内の線源停留位置/時間の最適化が必要であり、治療の質は実施者の技量や経験に依存する部分が大きい。本研究の目的は、人工知能（AI）を用いて組織内照射の診療を補助し、術者が効率よく施術できるシステムを構築することである。AIの一種である教師あり学習および強化学習に基づき、患者個別に最適な治療計画を提案 (アプリケータ刺入の必要性判定、線源停留位置/時間の自動最適化)することで、上述した実施者の技量に依存する部分をサポートする。