| 研究課題/領域番号 |
25K11405
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分53020:循環器内科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山形 研一郎 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90817389)
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| 研究分担者 |
小寺 聡 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (80794776)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ブルガダ症候群 / 人工知能 / リスク評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、人間の目では判別困難な差異をAIで鑑別する研究が医療分野で進んでいる。医療分野
のAI研究のボトルネックは、データの正解ラベル付けに専門医の膨大な時間を要することや、適切に医療ビッグデータをAI技術に応用できる施設が乏しいことであるが、申請者および共同研究者の小寺聡らは心電図MAEモデルを作成し、多施設の匿名化ビッグデータを用いてこれらボトルネックを解決するとともにPMDAの承認を得てAI実装心電計を社会実装につなげた実績を有する。
本研究では心電図MAEモデルを使用することで、健診など隠れブルガダ症候群を逃さないようにすべき場所でも使用できるようなAI実装心電計を社会実装していく。
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