データ分散型学習を用いたAIによるアミロイドイメージングの診断支援技術開発

• 研究課題/領域番号: 24K10841
• 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: 福島県立医科大学
• 研究代表者: 山尾 天翔 福島県立医科大学, 保健科学部, 助手 (70825827)
• 研究分担者: 三輪 建太 福島県立医科大学, 保健科学部, 教授 (40716594) ; 上高 祐人 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 技術員 (80911627) ; 松田 博史 一般財団法人脳神経疾患研究所, 南東北創薬・サイクロトロン研究センター, 院長 (90173848)
• 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: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 分散型学習 / アミロイドPET / 人工知能 / 診断支援システム

研究開始時の研究の概要

人工知能（AI）研究は多施設共同研究により多量の学習データを確保するが、機密性の高い患者データを施設間で共有するため、プライバシーの観点から問題がある。連合学習では撮像した画像をその施設専用の学習用データとして利用し、多施設の学習結果のみをサーバーで統合することでAIモデルを開発するができる。施設外への画像の伝送（患者データの共有）が不要となる利点があり、医療分野におけるAI開発の標準手法となることが期待される。