診療放射線学科の市川 肇らの研究グループは、CT検査時に自動的に記録される被ばく線量レポート（Dose Report）の情報のみを用いて、患者体重を高精度に推定するAI技術を開発しました。従来の画像解析を用いるAIとは異なり、高精度を維持しながら、一般的なPCで高速に推定できる計算モデルにおいて、平均誤差約2.8 kgの実用的な精度を達成しました。
本研究成果は Radiological Physics and Technology誌に掲載されるのに先立ち、オンライン速報版（7月26日付け：日本時間7月27日）に掲載されました。

【研究のポイント】
1. CT装置が自動生成するDose Reportのみを用いて患者体重を推定
2.体重情報が記録されていない過去の検査データからも当時の体重を推定可能
3. 今後は多施設共同研究により、本法の汎用性を検証予定

【研究者のコメント】
患者体重は造影剤や放射性医薬品の投与量、被ばく線量管理などに重要ですが、救急医療などでは測定できないことがあります。また、外来患者では、電子カルテに最新かつ正確な体重が記録されていないことも少なくありません。本研究では、通常のCT検査で取得される情報のみを利用するため、追加の装置や撮影は不要です。今後は多施設で検証を進め、体重情報が得られない患者に対する検査や薬剤投与の判断を支援する技術として実用化を目指します。

【原論文情報】
Ichikawa H, Koori N, Ichikawa S, Sawane Y, Shibutani T, Terabe M, Kodama N.
Dose-report–driven body weight estimation in diagnostic CT using a practical machine learning framework
Radiological Physics and Technology, 2026.
https://doi.org/10.1007/s12194-026-01109-y [in press]

【研究者情報】
新潟医療福祉大学 医療技術学部 診療放射線学科
教授　市川 肇

【問い合わせ】
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所在地：新潟県新潟市北区島見町1398番地
TEL：025-257-4459

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