解釈可能AIと大規模言語モデルを用いた急性腎障害の病態解明と個別化治療戦略

• 研究課題/領域番号: 24K23458
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0903:器官システム内科学およびその関連分野
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 櫻木 実 京都大学, 医学研究科, 研究員 (81006815)
• 研究期間 (年度): 2024-07-31 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 急性腎障害 / 解釈可能AI / 大規模言語モデル

研究開始時の研究の概要

人工知能（AI）を活用した急性腎障害（AKI）予測モデルは高い精度でAKI発症を予測出来るが、なぜAIが予測したのか、という予測根拠を知ることは難しい。本研究では、AIによるAKI予測根拠の抽出と分類技術に大規模言語モデルを新たに組み合わせることで、AIによるAKI発症予測根拠を臨床医が理解できるような形で言語ラベル生成を行う。さらに、それらのラベルを元に、多くの臨床データを学習したAIを用いて個々のAKI患者に最適な治療提案を行うフレームワークを構築する。本研究は、AIを活用した腎臓病における個別化医療の実現と、未知の腎障害発症メカニズムの解明に広く貢献することが期待される。