尿路結石に対する治療方針決定支援法の開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 22K18215
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連
• 研究機関: 兵庫県立大学
• 研究代表者: 藤田 大輔 兵庫県立大学, 工学研究科, 助教 (90907867)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 人工知能 / 深層学習 / 機械学習 / 尿路結石 / 泌尿器疾患

研究成果の概要

尿路結石に対して、術前に標準的に取得されるCT画像などの情報から、体外衝撃波破砕術(ESWL)の成否(アウトカム)を予測することで、治療方針決定を支援する手法の開発を目指した。アウトカムの予測精度とモデル解釈性の向上を両立させるために、深層学習による画像特徴量抽出法の提案、機械学習における特徴量選択を行った。結果として、特徴量数を7種に削減した予測モデルによってAUC 0.956が得られた。

自由記述の分野

機械学習

研究成果の学術的意義や社会的意義

学術的な意義として、従来なされていなかった結石画像に対する深層学習による特徴量抽出法の提案と評価、また機械学習アルゴリズムと特徴量選択により解釈性を保ちながら予測精度を向上する方法の提案により、ESWLアウトカム予測の質が向上したことがあげられる。社会的には、より臨床で使いやすい予測モデルが得られたため、二重治療による患者と臨床現場の負担軽減に貢献できる。今後前向きでの予測モデルの評価が必要であるが、治療方針決定支援による医療の質向上の足掛かりとなる結果が得られた。