| 研究課題/領域番号 |
19K09558
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56020:整形外科学関連
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| 研究機関 | 横浜市立大学 |
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研究代表者 |
稲葉 裕 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (40336574)
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| 研究分担者 |
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, チームリーダー (30725338)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 人工股関節全置換術 / 骨盤傾斜 / 人工知能 / インプラント設置 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではTHA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）をAIで解析することにより、症例ごとの術前の状態に対してどのような手術を行うと、どのような術後状態となるかを予測するアルゴリズムを構築する。AIの特性を活かし、未知の因子が関係している可能性も考慮して、できるだけ多くの因子を解析する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では人工股関節全置換術(THA)後の脱臼の原因となる骨盤傾斜の術後変化を人工知能（AI）を用いて予測した。対象はTHA術後5年まで経過観察可能であった415関節で、THA術後5年での立位と術前臥位の骨盤傾斜の差を目的変数として網羅的に解析を行った。機械学習では、Random Forestが最も予測精度の高い手法であり、術後の骨盤傾斜の変化に最も影響を与える術前因子は、腰椎前弯角と大腿骨頚部前捻角、Body mass index、骨盤傾斜角、仙骨傾斜角であった。また骨盤傾斜が術後に経年的に後傾する症例には2つの異なるタイプがあることが分かった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究より、THA術前の患者因子から術後の骨盤傾斜の予測が高精度で可能となり、THA術前のインプラント設置計画において新たな戦略をもたらすものと考える。
THAは本邦では年々増加し、今後も高齢化社会に伴って増加することを考えると本研究で得られた成果の社会還元は大きく期待され、貢献度も高いものと考える。
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