人工知能を応用した冠微小血管攣縮の正確な診断法の開発と新たなエビデンスの創出

• 研究課題/領域番号: 25K10716
• 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52010:内科学一般関連
• 研究機関: 名古屋市立大学
• 研究代表者: 伊藤 剛 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (50770773)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2030-03-31
• 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); 2029年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2028年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 冠微小血管攣縮

研究開始時の研究の概要

冠微小血管攣縮は心筋虚血を誘発し、狭心症を引き起こすため、適切な評価と介入が必要である。しかし実臨床では心電図変化に基づく不確実な推定診断が一般的であり、正確な診断に必要な侵襲的カテーテル検査は普及していない。また、診療のためのエビデンスも不足している。本研究では、侵襲的な心臓カテーテル検査で冠微小血管攣縮を正確に診断し、このデータを最新の人工知能技術に融合させる。これにより冠動脈造影と心電図から冠微小血管攣縮を高精度に診断できる汎用性の高いシステムを開発し、新たなエビデンスの創出を目指す。