深層学習を用いたMRI画像からの入院長期化の予測

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K17178
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 帝京大学
• 研究代表者: 信太 圭一 帝京大学, 公私立大学の部局等, 講師 (40623286)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 入院長期化 / 予測 / MRI

研究成果の概要

手術を実施した患者は、計画的な退院を望んでいますが、予期せぬ入院の長期化が起こることがあります。そこで本研究では、入院前あるいは入院早期に実施されたMRIの検査画像を用いて、入院が長期化する可能性について、深層学習を用いて予測しました。結果、80%以上の確率で、入院が長期化するか予測することが出来ました。本結果により、入院初期段階で予期せぬ入院期間の長期化がわかる可能性が示されました。

自由記述の分野

医療情報

研究成果の学術的意義や社会的意義

検査画像は、病変の情報のみならず、癌の転移の可能性や治療の予後予測の情報を多く持つことがわかってきています。検査画像を用いて、入院期間の予測など病院指標に関わるものを予測した研究はされておらず、本研究結果によって、MRI画像を用いて、入院が長期になるかどうか知ることが出来る可能性が示唆されました。入院が長期になる可能性があるとわかれば、効率的に予防策をとることができ、結果的には医療費抑制に貢献することが出来ます。さらには、検査画像を画像診断の領域だけではなく、他の分野に利用することは、画像情報の利用価値が拡大していくことが期待できます。