研究課題
若手研究
①脊髄損傷、②頚部脊髄症(頚髄の圧迫で手足が不自由になる病気)、③大腿骨近位部骨折、④転移性脊椎腫瘍(癌の背骨への転移)は高齢化社会において増加の一途を辿っている。これらの疾患の予後を知ることは適切な治療を行い、リハビリの目標を設定するのに非常に重要である。しかし、予後予測は複数の因子が関わっており、従来の画像評価法では予想が困難である。Radiomicsとは人工知能(深層学習)を用いて医療用画像の特徴量を計測する事で臨床医には識別困難な遺伝的因子や臨床転機を予測する事である。本研究ではradiomicsを用いることによって①-④の項目について予測を行う
MRI画像を使って、脊髄損傷患者の麻痺の重さを1ヶ月後に88%の正確さで予測できることが分かり、AIの活用が効果的であることが示された。頚椎厚十靱帯骨加症の手術前に、患者の情報を使って機械学習で手術結果を予測できることも成功した。さらに、股関節のX線画像を使って大腿骨の骨折を見つけるAIの能力を評価し、診断の正確さを向上させる可能性があることが分かった。また、MRI画像を使ってがんの脊椎転移による骨折か、骨粗鬆症による骨折かを特定するのにAIが役立つことが示されている。これにより、医師がより正確に疾患を把握することができ、患者のケアが向上することが期待できる。
この研究は、医療の現場でAI技術を活用して、より正確な診断や治療法の選択を可能にすることで、患者のケアが向上することが期待される。また、医療従事者の負担を軽減し、効率的な医療サービスの提供に貢献することができる可能性がある。この研究は、医療の現場でAI技術を活用して、より正確な診断や治療法の選択を可能にすることで、患者のケアが向上することが期待されている。また、医療従事者の負担を軽減し、効率的な医療サービスの提供に貢献する可能性がある。
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