第1回「SPReAD1000（AI for Science）」に本学から3課題が採択

概要

このたび、第1回「SPReAD1000（AI for Science）」において、本学から応募した46課題のうち、3課題が採択されました。
 本学は、応募件数・採択件数ともに、全国の単科医科大学で最多となりました。
 本事業は、AIを活用した革新的な研究（AI for Science）を支援する国主導の大型事業です。2026年5月に実施された第1回公募には全国から15,868件の応募があり、そのうち採択されたのは456件で、全体の採択率は2.9％でした。
 本学では46件の応募のうち3件が採択されました。採択率は全体平均を2倍以上上回る6.5％となり、本学における研究力およびAIを活用した研究への積極的な取組が評価されたものと考えられます。
 本学では、教育・研究・診療の各分野におけるDXを推進しています。2025年には、「数理AI医学講座」および「応用システム医科学講座」を設置しました。さらに、AI技術の医学分野への実装を加速する拠点として「AIシステム医学融合イノベーションセンター」を設立しました。
 今回の公募に際しては、学長の指導のもと、教員、事務部門および研究支援部門が連携し、情報収集・周知等を含む学内横断的な応募支援を行いました。また、数理AI医学講座および応用システム医科学講座の協力も得ながら、多くの研究者がAIを活用した研究構想に挑戦し、46件の応募につながりました。

嶋学長コメント

 今回の採択は、本学がこれまで培ってきた臨床知と研究力を、AIという新たな知の基盤と結び付け、医学・医療の未来を切り拓こうとする取組の成果です。今後も、AIをはじめとする先端技術を積極的に取り入れ、医学研究のさらなる発展を推進するとともに、その成果を教育・診療へ還元することで、より質の高い医療の実現と地域社会への貢献を目指してまいります。

第1回SPReAD1000採択課題一覧

病院前高頻度時系列データを用いた重症化・治療介入必要性・搬送優先度の逐次更新型AI予測モデルの開発

救急医学　川井廉之

精神科診療録の自由記述を臨床知識へ接続するAI支援型半構造化データ基盤の構築

精神医学　奥村和生

救急現場会話のAI解析による音声認識・トリアージ支援の概念実証

放射線診断・IVR学　豊田将平
 

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