| 研究課題/領域番号 |
21K11960
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
岡地 祥太郎 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (30742407)
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| 研究分担者 |
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
中村 彰太 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (20612849)
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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 | 気管支鏡 / 超音波 / AI / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、AIを用いて気管支鏡超音波画像を解析し、診断結果、合併症発生などを予測するソフトウェアを開発し医師の判断を支援することである。
2021年度は、まず本研究に関する倫理審査による承認を受けて、名古屋大学医学部附属病院から内視鏡情報管理システム内に保存されている気管支鏡超音波画像(動画)を出力し、その他の診療情報(病理診断や合併症発生など)は電子カルテから収集している。収集した超音波画像は名古屋大学情報学部コンピュータ科学科森研究室の協力を得て解析を行っている。超音波画像のノイズ除去、領域抽出などの画像処理を行い、コンピューターに画像データと診断結果(悪性ないし良性)を与え、学習させている。現在は超音波画像の集積と画像解析、機械学習によるモデル構築を継続して行なっている段階である。
今後は構築されたAIモデルを精度検証する。また、同様の手法により生検合併症の発生予測についても構築、検証を行う。この結果をもとに気管支鏡検査の現場でリアルタイムに超音波画像を認識し悪性診断や合併症発生の予測をパーセンテージ表示するソフトウェアを開発し、これを下に臨床研究を行うことを予定している。この研究成果によって、術者は本ソフトウェアの支援を受けて検査や検査後の対応を行うことができ、検査の質や安全性の向上につながる意義があると考えている。得られた結果をもとに医療機器としての実用化につなげ、広く使用していただくことを目標とする。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19の影響で気管支鏡検査の件数が減少したり、研究代表者（医学部附属病院）と研究協力機関（名古屋大学情報学部）との直接対面での打ち合わせや実験の機会が制限されたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き超音波画像と臨床データを集積し、解析を行う。COVID-19への対策の変化もあり、今後は気管支鏡の件数も増えていくことが予想されるが、症例数が不足するようであれば関連する医療機関に依頼し気管支鏡に関連するデータの集積を追加で得られるように努める。
現在構築しているAIモデルが精度検証を受けて臨床で使用できる判断となれば、臨床試験として実際の臨床現場にこのモデルを導入し、患者データかとAIモデルから得られた情報による気管支鏡医を支援するシステムの構築、評価を行なっていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究計画に若干の遅れが生じており、次年度はAIモデル構築に向けた物品購入やシステム開発費用に使用する予定である。
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