研究課題情報
課題管理番号
25zf0227105h0002
統合プロジェクト(三期)

イノベーション・エコシステムプロジェクト

統合プロジェクト(二期)

その他<基金事業等><第二期>

事業名

革新的医療技術研究開発推進事業<産学官共同型>

タグ(2025)

研究開発目的: 診断に関する研究

研究の性格: 新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証等を目指す研究

研究モダリティ: 新規診断法

ICD-10大分類: 循環器系の疾患

対象疾患領域: 生活習慣病<免疫アレルギー疾患、腎疾患を含む> ,  老年医学・認知症

特記的事項: DX<SaMD、AI、ICTを含む>

補足確認: 診断 ,  予後・生活の質<QOL>

タグ(2024)

研究開発目的: 診断に関する研究

研究の性格: 新規診断法・検査法・検査体制の開発、確立、検証等を目指す研究

研究モダリティ: 新規診断法

ICD-10大分類: 循環器系の疾患

対象疾患領域: 生活習慣病<免疫アレルギー疾患、腎疾患を含む> ,  老年医学・認知症

特記的事項: DX<SaMD、AI、ICTを含む>

補足確認: 診断 ,  予後・生活の質<QOL>

代表研究機関
国立研究開発法人国立循環器病研究センター
研究代表者

(2025) 泉知里, 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 心不全・移植部門・部門長

(2024) 泉知里, 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 心不全・移植部門・部門長

研究期間
2024年度 - 2029年度
課題への総配分額
0 千円
研究概要(2025)
高齢社会で増加する心不全は増悪・入院を繰り返すごとに予後が悪化していく進行性の疾患である。また、心不全患者における軽度認知症(MCI)の合併率は高く、そのことが心不全悪化の一つの要因にもなっている。心不全増悪および合併するMCIを早期に発見し、介入することは、心不全再入院予防、患者の生活の質の向上、医療費軽減において非常に重要な課題であると考えられる。 本研究は、非侵襲デバイスによる遠隔モニタリングデータを活用した心不全患者の心不全悪化予測と合併するMCI検知のAIモデル開発協働プラットフォームを構築し、高精度な統合AI、そしてそれらを患者-医療従事者間で連携して利活用するためのシステム基盤を構築することを目的とする。 医療機関で登録した400例の心不全患者を対象に、在宅での遠隔デバイスから得られるモニタリングデータと予後情報を収集し、データプラットフォームを構築する。このデータプラットフォームをコンソーシアム内で共有し、統合AIモデルの作成、さらにそれらをPHRアプリで利活用できるシステム基盤を構築する。
研究概要(2024)
高齢社会で増加する心不全は増悪・入院を繰り返すごとに予後が悪化していく進行性の疾患である。また、心不全患者における軽度認知症(MCI)の合併率は高く、そのことが心不全悪化の一つの要因にもなっている。心不全増悪および合併するMCIを早期に発見し、介入することは、心不全再入院予防、患者の生活の質の向上、医療費軽減において非常に重要な課題であると考えられる。 本研究は、非侵襲デバイスによる遠隔モニタリングデータを活用した心不全患者の心不全悪化予測と合併するMCI検知のAIモデル開発協働プラットフォームを構築し、高精度な統合AI、そしてそれらを患者-医療従事者間で連携して利活用するためのシステム基盤を構築することを目的とする。 医療機関で登録した400例の心不全患者を対象に、在宅での遠隔デバイスから得られるモニタリングデータと予後情報を収集し、データプラットフォームを構築する。このデータプラットフォームをコンソーシアム内で共有し、統合AIモデルの作成、さらにそれらをPHRアプリで利活用できるシステム基盤を構築する。
研究成果情報
2024