| 研究課題/領域番号 |
17K20009
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
倉田 博之 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (90251371)
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| 研究分担者 |
坂井 宏旭 独立行政法人労働者健康安全機構総合せき損センター(研究部), 独立行政法人労働者健康安全機構総合せき損センター(研究部), 研究員(移行) (10707037)
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| 研究期間 (年度) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| キーワード | 臨床統計 / データサインエス / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
外傷性脊損直後の筋力評価や感覚機能評価から、機能回復に影響する因子を4つに絞り込み、回復期終期の神経学的な重症度レベルを予測する重回帰モデルを構築した。受傷後2週間時点の腕や太ももの筋肉の働きや、感覚の有無によって6ヶ月後のASIA impairment scale (AIS)の予測が出来るモデルを開発した。このモデルを用いると早期から最適な治療計画の作成が可能になり、患者の社会復帰への計画立てにも役立つだけでなく、臨床現場において回復予測に必要な評価項目が減るため、臨床における病態レベルの計測にかかる時間を短縮させることが出来る。
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| 自由記述の分野 |
バイオインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
外傷性脊損直後の筋力評価や感覚機能評価から、運動機能回復予測に影響する因子の絞り込みを図り、早期の病態計測から、６か月後の機能回復を予測する4つの説明変数からなる重回帰モデルを開発した。本モデルによって、最適な治療計画やリハビリテーション計画の作成を可能にし、患者の社会復帰を早めることができる。臨床現場においては、回復予測に必要な評価項目を4因子に減らすことで患者や医療スタッフの評価に関わる負担を大幅に軽減できる。また、外傷性脊損患者に対する再生医療の効果を評価する標準的運動機能回復モデルとして利用できる。
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