小型ウェアラブル脳波計および人工知能による運動時疼痛スケールの臨床応用

• 研究課題/領域番号: 25K15979
• 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90140:医療技術評価学関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 蟹江 祐哉 大阪大学, キャンパスライフ健康支援・相談センター, 助教 (10896377)
• 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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 脳波計 / 人工知能 / 運動器疼痛 / 痛み尺度 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

痛みとは主観的なものであり、痛みを客観的に定量化する試みは以前から行われているが、特に動作時痛に関するエビデンスは非常に乏しい。
われわれは、健康人の下肢を駆血しながら歩行することで歩行時間とともに痛みが悪化する「間欠跛行」モデルを用いて定量的な動作時痛負荷を行い、小型ウェアラブル脳波計で脳波を測定、AI解析によるアーチファクトの除去や脳波識別、特徴量の同定を行うことで、動作時でも使用可能、かつ高精度の客観的・定量的な痛みスケールを作成している。
本研究では、その痛みスケールの実際の整形外科疾患患者への汎化性能を検証し、適切な治療適応、治療効果判定へと臨床応用することが目的である。