| 研究課題/領域番号 |
21K09228
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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56020:整形外科学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
長谷井 嬢 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (40636213)
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| 研究分担者 |
中原 龍一 岡山大学, 大学病院, 助教 (30509477)
尾崎 敏文 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (40294459)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 原発性悪性骨腫瘍 / 人工知能 / 深層学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、骨肉腫・ユーイング肉腫の膝X線画像読影を行うAIモデルの開発と臨床応用を目的としている。岡山大学病院の画像データを用いて、U-netをベースとしたプロトタイプを開発し、データ提供施設からの外部評価データセットによる性能評価を行ったところ、AUC:0.92と良好な結果を示した。匿名化とアノテーションを実施し、臨床試験プロトコルを作成した。PMDAとのレギュラトリーサイエンス戦略相談事前面談および対面助言を経て、プロトコールの修正を行った。今後は追加学習データによるモデルのアップデートを行い、PMDAとの協議の上、プロトコールを確定し、臨床性能試験を実施する予定である。
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| 自由記述の分野 |
骨軟部腫瘍
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は、希少がんである骨肉腫とユーイング肉腫の初診時の診断を支援するAIモデルの開発にある。これらのがんは、特に小児や若年成人に多く発症し、早期に正確な診断を行うことが患者の予後に大きく影響するが、専門医の不足が深刻な問題となっている。開発されるAIは、非専門医の診断を補助し、地方や医療資源が限られた地域であっても、高品質の医療を提供することが可能となる。また、診断プロセスの迅速化と精度向上は、医師の診療負担の軽減にもつながり、より多くの患者への迅速な対応を可能にする。これにより、患者の生存率の向上だけでなく、医療の質の向上にも大きく貢献することが期待される。
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