人工知能による人工股関節置換術後インプラント周囲骨吸収の個別予測アルゴリズム構築

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 23K08635
• 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, 情報統合本部, チームリーダー (30725338)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Keywords: 人工知能 / 人工股関節全置換術 / インプラント周囲骨吸収

Outline of Annual Research Achievements

2023年度は、術前因子（患者基本情報、臨床所見、臨床検査値、術前画像所見、術前骨密度）と手術因子（使用したインプラント、インプラントの設置角度、大腿骨頂部から設置したインプラントまでの距離）を収集し、AIを用いてインプラント周囲の骨密度低下に関連する因子について調査を行った。
2006年1月1日から2019年3月31日までに横浜市立大学付属病院でTHAを施行し、1年以上経過観察可能であった症例を対象とし、術後1週目でインプラント周囲の骨密度（BMD）を計測していない症例や、研究責任医師及び研究分担医師が研究対象者として不適当と判断した患者は除外し、現在、538例について解析を行った。
時系列クラスタリングにより、患者をBMD低下群、低下なし群の2群に分け、患者関連因子と手術関連因子を含む予測因子を同定した。LightGBMのBMD低下予測のROC曲線下面積は0.734であり、術後1年間のビスフォスフォネート処方の有無、術前の腰椎正面BMD、ステムタイプ（Accolade TMZF）などの解剖学的変数、アルカリフォスファターゼ（ALP）、トリグリセリド（TG）などの血液バイオマーカーが重要な予測因子として同定された。ビスフォスフォネート製剤の仮想投与は、ゾーン7のBMD低下を防ぐのに平均14％の有効性を示した。さらに、ステムタイプ、術前のトリグリセリド、クレアチニン、推定糸球体濾過量、クレアチンキナーゼ値は、ビスフォスフォネートの患者特異的有効性の推定値と有意に関連していた。

Current Status of Research Progress

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

Reason

現在までに行った解析結果について英文雑誌に投稿している。

Strategy for Future Research Activity

まずは現在までの結果を英文雑誌に採択されることを目指す。その後、さらに解析を進めてより良い決定木の作成を行う。

Causes of Carryover

今年度はデータ収集、解析が中心で旅費を使用しなかったため、次年度使用額とした。