卵巣がん:診断と治療を支えたい!AIを用いた新規予測システムの開発

卵巣がん:診断と治療を支えたい!AIを用いた新規予測システムの開発

寄付総額

5,019,000

目標金額 2,000,000円

寄付者
160人
募集終了日
2022年3月31日

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2024年02月25日 09:19

【新年のご挨拶とご報告】

遅くなりましたが、新年あけましておめでとうございます。

本年も宜しくお願い致します。

 

皆様の温かいご支援のお陰で、「卵巣がん:診断と治療を支えたい!AIを用いた新規予測システムの開発」の研究は少しずつですが進んでおり、今回は研究結果を少しご報告いたします。

 

現在、新しいがん組織の採取と解析を順次進めていますが、予測モデルを構築するため、すでに一般的に公開されている情報(画像情報、治療効果・再発の有無)を使用して、残存腫瘍の予測モデル再発の予測モデルを構築しました。

どちらも治療前の CT 画像を用いて、AI(機械学習)によって構築しています。

image.png

まず、残存腫瘍の予測モデルの結果ですが、治療(手術)を行った後の「残存腫瘍なし」と「残存腫瘍あり(1-10mm, 11-20mm, 20mm以上)」を予測するモデルとして、治療前の CT 画像から精度 96%という高い確率で予測できるものとなりました(表1)。

image.png

1. 残存腫瘍予測モデル

image.png

Kishi et al. Paper preparing

 

また、再発の予測モデルの結果では、治療を行った後の「再発あり」と「再発なし」を予測するモデルとして、治療前の CT 画像から精度 87%という確率で予測できるものとなりました(表2)。

image.png

2. 再発予測モデル

image.png

Kishi et al. Paper preparing

 

この2つの予測モデルは、治療前の CT 画像を用いて特定の予後(残存腫瘍、再発)結果を AI が学習することで、予測モデルを作成した結果です。論文による発表を予定しています。また精度の高い結果ですが、その生物学的解析(そのような結果となる理由)を検討していく必要があります。そのために現在、新しいがん組織の採取と解析を進めています。

 

第一目標である「卵巣がんの医療画像のAI解析に、遺伝子的特徴を追加する」について、引き続き研究を進めていきますので、応援を賜りますようよろしくお願い申し上げます。

 

 

2024225

広島大学大学院医系科学研究科 産科婦人科学

古宇家正

 

 

ギフト

3,000


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寄付者
66人
在庫数
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発送完了予定月
2025年3月

30,000


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30,000円コース

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21人
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発送完了予定月
2025年3月

50,000


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50,000円コース

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寄付者
20人
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2025年3月

100,000


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100,000円コース

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寄付者
20人
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2025年3月

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300,000円コース

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2025年3月

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寄付者
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2025年3月

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