Development of a prognostic model for upper limb motor disability after stroke using a large subject registry

• Project/Area Number: 25K14486
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
• Research Institution: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 竹林 崇 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 教授 (90780510)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 上田 将也 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 講師 (10965023) ; 友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (90381681)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 脳卒中

Outline of Research at the Start

脳血管障害後の上肢運動障害に対するリハビリテーション（リハ）の成功には、対象者ごとの上肢運動障害に関する機能予後を正確に予測し，最適な手法を選択することが重要である．ただし，現状は海外の小規模な研究結果に依存しており，日本国内で大規模な予後予測モデルの構築が必要である．本研究では人工知能のアルゴリズムの一つである機械学習を活用し，従来法よりも高い精度の予後予測法を開発することを目的とする．機械学習は従来法に比べ，①データの傾向から未知のバイアスの抽出・加味，②対象者個別にカスタマイズ，③データ蓄積による継続的な予測精度の向上という利点があり，高精度の予後予測法モデルを開発できる可能性がある．