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Radiogenomicsによる個別化医療ナビゲーションシステム

使用放射基因组学的个性化医疗导航系统

基本信息

批准号：
21K12707
负责人：
内山良一
金额：
$ 2.66万
依托单位：
University of Miyazaki (2022)Kumamoto University (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12707/
关键词：
Radiomics Radiogenomics Medical AI Radionics Computer-aided diagnosis 人工知能

项目摘要

これまでに，脳腫瘍の分子分類を行うRadiomics研究を進めてきた．病変の形状やテクスチャなどの表現型から1p19q共欠失を推定する手法を開発してきたが，その推定結果をどのように医師に提示すれば，意思決定に役立つかという検討は行っていなかった．そこで本年度は意思決定支援に関する研究を行った．病変の検出では，コンピュータが指摘した場所に病変が存在すればコンピュータが出力した結果が正しいと理解することができる．しかし，画像所見から病変の遺伝型を推定するシステムでは，コンピュータの結果が正しいかどうかを判断することが難しい．がんゲノム医療では，様々な検査結果と治療法の検討を行うゲノムキャンサーボードと呼ぶ会議が行われ，その結果が患者に開示される．治療方針の決定は，医師の裁量権と患者の選択権の兼ね合いで決められるため，この会議で必要なA I技術は，様々なデータを可視化して患者の治療方針を検討する意思決定の支援ツールであると考えられる．この課題に関して，データの分析結果を可視化し，対話操作などを組み合わせることによって，可視化結果から統合的な知見を引き出すVisual Analyticsと呼ぶ考え方が存在する．これはA I自身が判断をするのではなく，A Iはあくまで人の判断を助ける情報提示の技術という考え方である．本年度は，Visual Analyticsの考え方を参考に，AIのユーザがデータを理解して問題を解決するユーザ主導型の意思決定支援ツールの要素技術の開発を行った．データ分布を可視化して過去の類似症例の表示に応用できる多次元尺度構成法，患者にも理解できるように診断確率を表示するロジスティック回帰，A Iが何故そのように判断したのかの根拠が可視化できるノモグラムの手法をそれぞれ構築する成果を得た．

The molecular classification of tumor cells is an important part of radiology research. The shape of the disease is different from the phenotype. The phenotype is different from the 1p19q. The method of estimation is developed. The result of estimation is suggested by the doctor. The rational decision is made. This year's research on rational decision support was conducted. The disease is caused by the presence of the disease, the occurrence of the disease, and the occurrence of the disease. It is difficult to judge the result of the disease. For medical treatment, the results of the investigation and the discussion of the treatment method should be displayed in the meeting, and the results should be displayed in the patient. Treatment policy decisions are made at the discretion of the physician and the patient's choice and decision making. These meetings are necessary for AI technology to visualize patient treatment policy discussions and support rational decision making. This topic is related to the visualization of the analysis results, the operation of the call, the combination of the results, the visualization of the results, the integration of the knowledge, the introduction of Visual Analytics and the existence of the call. A. I. own judgment, A. I. judgment, A. I. own judgment, A. information, A. I. information, A. prompt, A. information, A. I. This year, Visual Analytics is a reference, AI is a solution to problems, AI is a solution to problems, AI is a The distribution of data is visualized in the representation of similar cases in the past using multiple element scaling, patient understanding, diagnostic accuracy, analysis, diagnosis, diagnosis, diagnosis.