A03-KB107 治療選択をサポートする、人工知能にもとづく内視鏡診断支援システム

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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メンバー

  • 研究代表者
    森 悠一 (昭和大学横浜市北部病院消化器センター・助教)
  • 連携研究者
    森 健策 (名古屋大学大学院情報学研究科 教授)

概要

本課題では、内視鏡画像を人工知能でリアルタイム解析し、大腸ポリープの適切な治療法を医師へ提示する、診断支援システムの基礎的技術を確立する。 申請者らは人工知能により客観的診断が実現できるのではと考え、医工連携研究を行い、大腸ポリープの内視鏡診断支援(=病理予測)システムの開発に成功した(Mori Y, et al. Endoscopy 2016)。しかし、現行システムから提供される病理予測の情報のみでは、「どのような治療を行うか?(=内視鏡治療 or 手術 or 経過観察)」の決定は難しい。本課題では、この問題点を克服すべく、「具体的な治療法」を提案する診断支援システムの基礎的アルゴリズムを構築する。 具体的には、「超拡大内視鏡画像(=病理予測に利用)」と「通常の内視鏡画像(=大きさ・形態の情報に利用)」の2つの内視鏡画像を人工知能で統合解析することにより、治療法を提案するシステムにつき、その探索的検討を行う。

概要図

A03-KB107.png