| 研究課題/領域番号 |
22H03357
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 昭和大学 |
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研究代表者 |
森 悠一 昭和大学, 医学部, 兼任講師 (20459209)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| キーワード | 人工知能 |
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| 研究実績の概要 |
人工知能（AI）を用いた医療が停滞している。最も大切なエンドポイントである死亡率減少効果を示したAIはなく、テクノロジーへの期待感が過剰に先行しているのである。本提案では、野心的な疫学アプローチをとることでこの閉塞感を打破する。具体的には、大腸内視鏡AIの検診介入により、大腸癌を予防しうるかをランダム化比較試験で検証する。5年間の研究期間に患者リクルートを終了し、その後10年間の予後を追跡できる体制を作る。本年度は、本邦におけるランダム化比較試験のプロトコルを策定し、倫理委員会の承認を取得した。同時に、大規模な患者リクルートを可能とするために、同意取得用アプリの開発を含む研究インフラを整備した。また、全国がん登録との事前相談を実施し、大腸癌に関する予後データのリンケージ利用の可能性について調査を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今後の大規模試験導入に備えて、倫理委員会承認、同意書アプリの開発、全国がん登録との事前相談を実施しており、全体として順調に進捗している。
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| 今後の研究の推進方策 |
承認されたランダム化比較試験のプロトコルをもとに試験の導入を行う。具体的には昭和大学横浜市北部病院をパイロットケースとして試験を導入し、患者リクルートに伴い生じる課題等を明らかにし、次の本邦での施設への試験導入にむずびつける。さらに並行して全国がん登録との相談をすすめ、大腸がんに関する予後データのリンケージ利用の可能性について検討をすすめる。また、欧州で進行中の大規模疫学研究の研究協力者と連携を密にとり、適宜研究インフラを共有することで、研究プロセスを円滑化させる。
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