人工知能を用いた放射線画像の撮像の個別化に関する検討

• 研究課題/領域番号: 24K18793
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 伊藤 倫太郎 名古屋大学, 医学系研究科, 特任講師 (80813336)
• 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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 画像診断 / 放射線医学 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

個々の患者の症例に対して最適な検査を選択し、適切な画像を撮影することが理想である。臨床現場ではあまりに多くの検査を限られた時間で実施しているため、個別の症例に関して適切な画像を選択する時間には乏しいのが実状である。ある程度の公約数的な画像プロトコルに基づいた画像検査を行うのが現状である。Chat-GPTを始めとする最先端の自然言語モデルは一般情報における自然な応答が可能となっている。本研究では診療ガイドラインや患者の病歴と検査目的、病院の機器や検査時間を入力とし、適切な画像検査のモダリティ、プロトコル、シーケンスを推奨するモデルの開発・実装を目的とする。