米MIT 小児の頚椎損傷をAIで予測

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米マサチューセッツ工科大学(MIT)とハーバード大学の研究チームは、機械学習モデルを利用し、外傷に伴う小児の頚椎損傷を高い精度で予測することに成功した。研究成果は学術誌Journal of Pediatric Surgeryにて公開された。

研究チームの論文によると、3歳以下の小児外傷患者データから、Optimal Classification Treesを利用した頚椎損傷予測アルゴリズムを導いたという。得られたアルゴリズムは、既存の臨床指針に比べても高い精度での予測能を示したとのこと。研究チームは「予測アルゴリズムを利用することで、不必要なCT撮影を避けることもできる」とし、放射線被爆による合併症リスク軽減にも役立つとしている。

外傷後、特に十分に言葉を話せない小児においては、隠れた頚椎損傷のリスクがある。必要な固定を行わず頸「髄」損傷にまで至った場合、四肢麻痺や感覚障害、場合によっては呼吸不全の危険性にも曝される。小児の外傷に対する有効なスクリーニング方法として、今後広がりをみせる可能性があるだろう。

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TOKYO analytica
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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。