SpO2波形の人工知能による分析を介した包括的肺炎診療の開発

• 研究課題/領域番号: 24K12130
• 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55060:救急医学関連
• 研究機関: 福井大学
• 研究代表者: 山中 俊祐 福井大学, 学術研究院医学系部門(附属病院部), 助教 (40622907)
• 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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 肺炎 / 人工知能 / SpO2 / Webアプリケーション

研究開始時の研究の概要

従来の肺炎診療は精度の高いスクリーニング法がない点、重症度スコアリングの低い評価者間信頼性や精度、医療者の主観に頼った抗菌薬効果判定などの問題点があった。
本研究の目的は、我々の先行研究で得た予測式をベースに、AI搭載型の本格的なアプリケーションを開発し、その性能評価と臨床現場に与えるインパクトを計測する。本研究を通じてSpO2波形分析AIモデルを搭載したSpO2モニター開発へと繋げ、従来の肺炎診断法から抗菌薬効果判定法までを包括的にかつ抜本的に改善する新手法の提案を行う。