健康・医療
ブース番号H-046
- 大学等シーズ展示
- プロトタイプ（研究室）
- 技術移転
- 共同研究開発
潰瘍性大腸炎の炎症度を便と症状で予測
Noninvasive Prediction of Endoscopic Inflammatory Activity in Ulcerative Colitis Using Clinical Symptoms and Fecal Biomarkers
キーワード：
- #潰瘍性大腸炎
- #AI診断支援
- #便中カルプロテクチン
- #内視鏡予測
- #医療DX
浜松医科大学 医学部 医学科内科学第一講座
教授杉本 健
Hamamatsu University School of Medicine
Professor/ChairmanKen Sugimoto
共同研究者
- 浜松医科大学 医学部内科学第一講座 助教 淺井 雄介
技術概要
本技術は、潰瘍性大腸炎患者の臨床症状指標（CAI）と便中カルプロテクチン（FCP）を用いて、内視鏡炎症活動性（MES）を非侵襲的に推定するアルゴリズムです。単一バイオマーカーに依存せず、症状情報を組み合わせることで予測精度を高め、FCP単独より高い識別性能を示します。内視鏡実施の優先順位付けや専門医紹介判断を支援し、診療現場での迅速な意思決定に貢献します。
想定される活用事例
消化器専門医が常駐しないクリニックや地域中核病院において、潰瘍性大腸炎患者の受診時トリアージ、内視鏡実施判断、専門医紹介支援に活用できます。不要な内視鏡検査の抑制と重症化前の介入を両立でき、患者負担の軽減や医療費適正化にもつながります。将来的には電子カルテ連携、検査会社連携、診療支援アプリ展開も期待されます。
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特許情報
- 出願ステージ
- 出願中（公開前）
企業へのメッセージ
潰瘍性大腸炎の炎症を、便中カルプロテクチンと臨床スコアから内視鏡なしで高精度に予測する技術です。アプリ・電子カルテ実装により、患者負担を軽減し、非専門医の診療支援、専門施設への紹介判断、不要な内視鏡検査の削減に貢献します。医療DX領域での企業との共同開発を期待しています。
お問い合わせ先
浜松医科大学研究協力課産学連携係
