画像から大腿骨頚部骨折を識別するAIアルゴリズム

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台湾・Chang Gung大学を中心とする研究チームは、画像から大腿骨頚部骨折を高精度に識別し、骨折部を明確に指摘できるAIアルゴリズムを開発した。研究成果は1日、学術誌European Radiologyにて公開された。

研究チームの論文によると、畳み込みニューラルネットワークを利用したこのアルゴリズムは、25000以上に及ぶ下肢画像を学習させることで得られたという。アルゴリズムの精度は91%、偽陰性率(実際には骨折があるにも関わらず、骨折がないと判断される割合)2%と、非常に優れたパフォーマンスを示している。

大腿骨頚部骨折は高齢者の転倒に伴う骨折として頻度が高く、寝たきりに移行する契機としてもよく知られている。早期の治療介入は患者の予後を著明に改善できるため、わずかな骨折線であっても見逃されるべきではない。医師の診断を補助する画像システムとして、今後臨床現場への普及が期待されている。

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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。

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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。