2023/06/06
東京医科歯科大学
慶應義塾大学
＜ポイント＞
頚髄症は、早期に発見し適切な介入を行うことが予後改善のために重要であり、簡便で正確な検査方法の開発が望まれていた。
スマートフォンカメラで、手指の動きを撮影、解析することで、非常に良好な精度で頚髄症患者を判別できた。
日常生活空間など、専門医のいない環境でも利用可能なシステム構築を目指し、疾患の早期発見を行うことが出来る機会の創出につなげる。
東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 運動器機能形態学講座の藤田浩二講師と井原拓哉助教の研究グループは、慶應義塾大学 理工学部 情報工学科の杉浦裕太准教授のグループとの共同研究で、スマートフォンを使用した頚髄症の疾患スクリーニングおよび重症度推定の可能性を示しました。この研究では机においたスマートフォン上で指の開閉を繰り返す簡易な動作を動画撮影し、機械学習アルゴリズムによって疾患の有無と重症度を推定します。この研究はJSPS科研費ならびにAIP加速PRISM研究、JST戦略的創造研究推進事業 さきがけの支援のもとでおこなわれたもので、その研究成果は、国際科学誌Digital Healthに、2023年6月6日にオンライン版で発表されました。
プレスリリース全文は、以下をご覧下さい。