医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例最新医療AI研究「どこが痛むか」が疼痛の転帰を予測する

「どこが痛むか」が疼痛の転帰を予測する

ボディマップに沿って報告された痛みの分布が、痛みの質や強さのみならず、3ヶ月後のアウトカムにも関連していることを米ピッツバーグ大学の研究チームが明らかにした。研究成果はオープンアクセスジャーナルのPLOS ONEから公開されている。

本研究論文によるとチームは、2016年から2019年にかけて7つのペインクリニックを受診した患者2万名強のデータを解析し、この成果を導いている。全ての患者に対し、自身の疼痛部位を図面上で指し示させ、体表面74箇所に分類した。一般的なクラスタリング手法である階層的クラスタリング(hierarchical clustering)を用いたところ、疼痛分布は9つのサブグループに層別することでき、これらによって医学的特性や疼痛強度、疼痛の質、アウトカムの差異がみられていた。具体的には「首・肩」のグループにおける疼痛強度は「首・肩・腰」のグループより小さく、最も疼痛強度が高いサブグループは広い疼痛範囲を持っており、これは身体機能低下・不安・抑うつ・睡眠障害との独立した関連を示した。さらに3ヶ月後のフォローアップ調査では、いくつかのサブグループに疼痛と身体機能の改善がみられたが、最も高頻度な改善を示したのは「腹部」(49%)で、逆に「首・肩・腰」では37%の改善にとどまっていた。

研究チームは「痛みの分布が疼痛管理の個別化に重要な役割を果たす可能性がある」とした上で、慢性疼痛の身体的分布を「どのように伝えるか」がその後の疼痛および身体転帰を強力に予測し得る事実を強調する。主観的要素の大きい疼痛において、その表現型にフォーカスしたユニークな研究成果が、医学的知識体系に新たなエビデンスを加えた。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. 岡本 将輝 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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 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。
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