Clinical Application of a Compact Wearable Electroencephalography and Artificial Intelligence for Pain Assessment During Movement

Research Project

Project/Area Number	25K15979
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
Research Institution	The University of Osaka
Principal Investigator	蟹江祐哉大阪大学, キャンパスライフ健康支援・相談センター, 助教 (10896377)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) 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: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	脳波計 / 人工知能 / 運動器疼痛 / 痛み尺度 / 機械学習
Outline of Research at the Start	痛みとは主観的なものであり、痛みを客観的に定量化する試みは以前から行われているが、特に動作時痛に関するエビデンスは非常に乏しい。われわれは、健康人の下肢を駆血しながら歩行することで歩行時間とともに痛みが悪化する「間欠跛行」モデルを用いて定量的な動作時痛負荷を行い、小型ウェアラブル脳波計で脳波を測定、AI解析によるアーチファクトの除去や脳波識別、特徴量の同定を行うことで、動作時でも使用可能、かつ高精度の客観的・定量的な痛みスケールを作成している。本研究では、その痛みスケールの実際の整形外科疾患患者への汎化性能を検証し、適切な治療適応、治療効果判定へと臨床応用することが目的である。