学校心臓検診への深層学習の応用：AIモデルの協働と所見生成の可能性

• 研究課題/領域番号: 25K11385
• 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: 三重大学
• 研究代表者: 杉谷 侑亮 三重大学, みえの未来図共創機構, 助教 (11009408)
• 研究分担者: 鳥羽 修平 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (20806111) ; 川中 普晴 三重大学, 工学研究科, 教授 (30437115) ; 三谷 義英 三重大学, 医学部附属病院, 准教授 (60273380)
• 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: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 人工知能 / 心電図 / 学校心臓検診 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

本邦では、全国的かつ定期的に学校心臓検診が実施され、心疾患の早期発見や突然死の予防に寄与している。しかし、検診の人的コストが大きく、有病児を漏れなく抽出することは依然として大きな課題となっている。
近年、深層学習と生成AIの進展により、文脈を理解し高度な推論や判断を行う技術が実現しつつあり、複雑な医療データの解析においても、精度向上に寄与すると期待されている。
本研究では、複数のAIモデルを作成し、生成AIと統合することで、高精度なスクリーニングかつ診断根拠を含む所見を生成するAI協働システムの開発を行う。
このシステムにより、地域間の格差の是正を図り、医療従事者の負担軽減に寄与することを目指す。