全ての放射線科医用画像を解釈する基盤モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 25K03479
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連; 小区分90140:医療技術評価学関連; 合同審査対象区分:小区分90130:医用システム関連、小区分90140:医療技術評価学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 花岡 昇平 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (80631382)
• 研究分担者: 本谷 秀堅 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (60282688) ; 清水 昭伸 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80262880)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2028年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 14,040千円 (直接経費: 10,800千円、間接経費: 3,240千円)
• キーワード: 放射線画像診断 / 基盤モデル / コンピュータ支援診断

研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、医療従事者の補助・代理を行えるような汎用医療AIを実現するため、「マルチモダリティ、全身、3次元の医用画像を入力とする基盤モデル」 を確立することである。一般のマルチメディア基盤モデルと同様に、本モデルは多種アプリケーション(visual question answeringや臓器抽出、病変検出など)を実現するために利用できる基盤となる。医用画像からの異常検知、診断レポートの自動生成などへ将来つなげられる基礎技術となることが期待される。