本年度は、全国間質性肺炎レジストリ（PROMISE試験）のデータを活用し、既存の名大シーズに基づく診断・予後予測人工知能(AI)モデルの改良を実施した。検証した結果、IPF診断AIモデルの精度が83%、疾患進行する群であるPF-ILDを診断するAIモデルも同等の性能を維持し、予後予測AIモデルにおいてはC-indexが75〜80%程度と高い精度を達成した。データ前処理の過程では、ロジスティク補完や最小値補完等の特徴量に応じた欠損値補完を用いることで汎化性能の向上を図り、またデータドリブンに基づく目的変数および説明変数の最適な組み合わせが明確化され、入力変数の絞り込みに成功することで汎化性能向上と経済性の追求を実現した。
これらの医療AIモデル群の各モジュールをAPI束として連結してシステムに統合し、医師、患者、事務局が運用可能で、一般に利用可能かつセキュアなサービスパッケージシステムとしてプロトタイプが完成した。知財戦略や診療報酬取得戦略、PMDA相談、治験計画の策定を含む具体的なロードマップが策定され、今後の臨床現場への迅速な展開に向けた基盤が整った。呼吸器リハビリテーション提案システムでも、患者の日々の報告アウトカムおよび本事業で新規に薬事承認を取得したホームスパイロメーターを用いて、個々に最適なリハビリプログラムがサジェスチョンされる仕組みを構築した。加えて、関係者ヒアリング、ユーザビリティ評価、専門家会議等による評価を行って洗練化を図った。また、事業化を確立するために複数企業からの出資、協業について協議を進め、治験を含めた事業化ロードマップを策定した。これらの成果を、2025年1月アメリカで行われたCESで展示し、事業化を加速させた。
さらに、予後予測AI・治療効果予測AIに対して、モデルの大幅な改良を加える事で、どの時点の患者、特に当初予定していなかった診断から長期の時点に対しても精度の高い予測を可能とするRNNモデルの構築を達成し、論文発表を行った。
以上の成果により、従来の対面によるMDD（多分野合議診断）に依存する診断体制を補完し、早期治療開始の可能性を広げるシステムの構築に成功した。さらに臨床検証と治験実施を通して、最終的な医療機器としての実用化および診療現場への普及を目指す道筋を立てる事に成功した。