人工知能による急性心筋梗塞前駆病変の自動診断技術の開発

• 研究課題/領域番号: 25K11331
• 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53020:循環器内科学関連
• 研究機関: 関西医科大学
• 研究代表者: 藤井 健一 関西医科大学, 医学部, 准教授 (90434943)
• 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: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 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: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 人工知能 / 急性心筋梗塞

研究開始時の研究の概要

本研究は、深層学習を用いて高性能コンピューターに膨大なOFDI画像と病理画像のペアを学習させ、人間の読影を超える高精度な冠動脈組織診断プログラムを開発することを目的とする。将来的には、本プログラムをOFDI装置に組み込むことで、非専門医でも不安定粥腫を正確に診断できるようになり、経皮的冠動脈インターベンションの合併症リスクを軽減し、急性心筋梗塞の予防や適切な治療戦略の確立に貢献することを目指す。