人工知能を用いた人工股関節全置換術における最適なインプラント設置に関する研究

2019 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K09558
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: 稲葉 裕 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (40336574)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 川上 英良 国立研究開発法人理化学研究所, 科技ハブ産連本部, ユニットリーダー (30725338)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 人工知能 / 人工股関節全置換術 / インプラント設置

Outline of Annual Research Achievements

2019年度は、人工股関節全置換術（THA）の術前因子（患者情報、臨床所見、臨床検査値、術前画像所見・パラメータ）と手術因子（使用インプラント、アプローチ、脚長・オフセット補正量、インプラント挿入角度など）、術後因子（術後画像所見・パラメータ、臨床検査値など）について調査した。
現在、約100例に対して調査が終了して、パイロット的に人工知能による解析を行った。その結果では、術前の骨盤傾斜をはじめ、いくつかの予測因子が同定可能であったが、正確な解析のためにはさらに症例数を増やす必要があるため、現在、調査を継続している。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

調査項目数が膨大であり、画像パラメータの計測も複雑であるため、1症例のデータを得るのにかなりの時間を要する。現在までに約100例の計測が終了したが、さらに200例の症例の追加を予定している。データ収集には時間がかかることは想定していたので、現在の情報取得のペースはおおむね順調である。

Strategy for Future Research Activity

今後、症例数を増やして人工知能による解析を行う。現在、パイロット的に解析を行っているが、最終結果には更なる症例数を要する。症例数を増やした状態で人工知能による解析を行う。

Causes of Carryover

2019年度は、症例データの調査のみを施行したため、経費を使用しなかった。次年度にはデータ解析、解析結果の発表などで経費を使用する。