CT画像を活用した急性腎障害の予後予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 25K00329
• 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: 東京大学
• 研究代表者: 宮本 佳尚 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (40912936)
• 研究分担者: 吉田 輝彦 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (10991622) ; 和田 智貴 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (20837025) ; 井口 竜太 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (60744026) ; 土井 研人 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (80505892)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
• キーワード: 機械学習 / 急性腎障害

研究開始時の研究の概要

急性腎障害は重症患者に高頻度で合併し予後不良因子となるが、日常診療で得られるCT画像の腎容積やX線吸収値といった情報は十分に活用されていない。本研究では、これらの画像上の特徴量と採血データ・臨床的重症度スコアを組み合わせた急性腎障害の予後予測モデルを構築する。モデルを通じて高リスク群を同定し、今後の診療および治験・臨床研究での活用を目指す。