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共同研究

  • 分子マーカーデータを用いた疫学研究
  • がんサバイバーを対象とした運動介入研究
  • 職域を対象としたがん予防実装研究
  • 禁煙支援のための研究
  • 健康情報についての全国調査
  • Artificial intelligenceを用いたシステムの評価・エビデンス構築


Artificial intelligenceを用いたシステムの評価・エビデンス構築

 Artificial Intelligence(AI)を用いた診断機器・医療機器等は、実用化の段階に入り、本邦でも複数の製品が薬事承認を取得するに至っています。このようなAIを用いたシステムは世界的に活発に研究が進められていますが、その社会実装を目指した臨床評価の方法論の研究も必要です。当部では、医薬品に留まらず、放射線治療、外科手術、医療機器、これらを組み合わせた集学的治療の臨床試験の豊富な経験をもとに、AIを用いたシステムの臨床評価、研究デザインの立案、臨床開発戦略の立案、結果の解釈と課題の抽出等への関与を通して、システムの評価・エビデンス構築に貢献し、生物統計学的な方法論上の課題の研究も行っています。複数のプロジェクトに関与していますが、現時点で公表されているもの、薬事承認に至っているものとして、下記の内視鏡AI診断支援医療機器ソフトウェアがあります。

 ・Masayoshi Yamada, Ryosaku Shino, Hiroko Kondo, Shigemi Yamada, Hiroyuki Takamaru, Taku Sakamoto, Pradeep Bhandari, Hitoshi Imaoka, Aya Kuchiba, Taro Shibata, Yutaka Saito, Ryuji Hamamoto. Robust automated prediction of the revised Vienna Classification in colonoscopy using deep learning: development and initial external validation, J Gastroenterol 57(11):879-889, 2022. [PubMed

 ・Masayoshi Yamada, Yutaka Saito, Hitoshi Imaoka, Masahiro Saiko, Shigemi Yamada, Hiroko Kondo, Hiroyuki Takamaru, Taku Sakamoto, Jun Sese, Aya Kuchiba, Taro Shibata, Ryuji Hamamoto. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Scientific Reports 9(1):14465, 2019. [PubMed

・国立がん研究センタープレスリリース, 国立がん研究センターと日本電気株式会社が共同開発した内視鏡AI診断支援医療機器ソフトウェア「WISE VISION 内視鏡画像解析AI」医療機器承認 , 2021/1/12.