人工知能を用いた術中脊髄モニタリングによる脊椎・脊髄術後運動麻痺予測モデル構築

• 研究課題/領域番号: 25K10642
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分51030:病態神経科学関連
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 山内 一平 名古屋大学, 医学部附属病院, 医員 (30971535)
• 研究分担者: 伊藤 定之 名古屋大学, 医学系研究科, 特任助教 (00837148) ; 今釜 史郎 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (40467288) ; 世木 直喜 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (60894722) ; 中島 宏彰 名古屋大学, 医学系研究科, 准教授 (70710101) ; 大内田 隼 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (70908821)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 術中脊髄機能モニタリング / 人工知能 / 予測モデル / 脊髄 / 運動麻痺

研究開始時の研究の概要

脊椎・脊髄手術における運動麻痺の回避は極めて重要であり、術中脊髄機能モニタリングがその鍵を握っている。しかし、現在のモニタリングは、波形振幅の単純な減少に基づいているため、偽陽性や偽陰性が多く発生している。特に、ノイズの多い生体信号を限られた時間内で正確に評価することは難しく、これは臨床現場で大きな課題である。本研究では、名古屋大学整形外科が蓄積した脊椎・脊髄手術データと、藤原ラボのAI技術を組み合わせこの問題を解決する。AIを用いた新たな術中モニタリング基準が確立され、麻痺リスクの早期発見と予防に貢献することで、術後の運動麻痺のリスクを減少させ、患者の予後改善に寄与することが期待される。