小野 容岳

睡眠時無呼吸症候群(SAS)は心筋梗塞や脳梗塞と密接に関係しており、早期治療によりこれら合併症の発症確率は大幅に下がることが示されている。また、日本におけるSAS患者数は500万人以上とされているが実際に治療下にあるのはわずか50万人にとどまっている。この低さの一因として、睡眠専門医療機関の不足やユーザビリティ、アクセシビリティの悪さが挙げられており、大きな課題である。

SASの発症には、年齢・性別・肥満等に加え、扁桃肥大、舌肥大、下顎後退といった身体構造が大きく関与することが明らかになっている。本プログラムでは、患者情報・咽頭・下顎の画像データを元にSAS発症リスクを予測する画像認識AIを開発し、このリスクを簡便かつ正確に可視化することを目指す。