食事画像認識AI搭載カーボカウントアプリケーションの有用性に関する特定臨床研究

• 研究課題/領域番号: 24K11672
• 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54040:代謝および内分泌学関連
• 研究機関: 富山大学
• 研究代表者: 中條 大輔 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (30640528)
• 研究分担者: 田端 俊英 富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (80303270)
• 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: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 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)
• キーワード: 1型糖尿病 / カーボカウント / スマートフォンアプリケーション

研究開始時の研究の概要

1型糖尿病患者では、緻密なインスリン治療であるカーボカウント療法を行っても、予期せぬ重度の高血糖/低血糖を来す患者が存在し、同療法の煩雑な計算の負担や患者・医療者間の技術格差も問題となっている。本研究では、（1）スマートフォンアプリである事画像認識AI連携カーボカウントアプリの有効性と安全性を検証するための特定臨床研究を実施し、（2）アプリを通じて収集された臨床データ、血糖・インスリン治療データを用いて、必要インスリン量を予測するための機械学習モデルを構築する。本研究の発展により患者予後の質の向上が図られ、高血糖緊急性や重症低血糖による救急治療が軽減されれば、医療経済への寄与にも資する。