|
脳卒中後のリハビリテーションの帰結を予測することは、治療計画を立てる上で重要なことである。今回、人工知能であるディープラーニングを使用し脳画像（MRI）を用いてリハビリテーションの帰結を予測するモデルを検討した。臨床データ（入院時のFIMのデータから退院時のFIMのデータを予測する）を用いた予備検討では人工知能を用いたモデルは既存の方法に比べ予測精度が高かった。脳画像を用いた予測モデルでは、脳画像から退院時のFIMの数値を予測したが、高い精度で予測できず、数値を予測するだけでは臨床用出来る結果ではなかった。しかし、帰結の良い群と悪い群の判別という方法であれば、75％の的中率であった。
|
