2023/06/30
国立大学法人東京医科歯科大学
慶應義塾大学
【ポイント】
初期症状が乏しく診断や治療が遅れることが多い頚髄症を、日常的に行う動作の一つである「書く」動作を人工知能によって解析することで早期に診断する技術を開発しました。
市販のタブレット端末の画面上に表示される簡単な図形をなぞることにより手の動きを解析し、頚髄症の有無を高い精度で判別することができました。
日常生活空間での無意識の動作による疾患スクリーニングにつなげ、早期発見・治療に貢献することが期待されます。
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大学院医歯学総合研究科 整形外科学の山田英莉久大学院生の研究グループは、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、書く動作に着目し頚髄症の疾患スクリーニングの可能性を示しました。この研究では、タブレット端末上に表示した簡単な図形をなぞるときの手の動きを記録し、機械学習アルゴリズムによって疾患の有無を推定します。この研究はJSPS 科研費ならびにJST 戦略的創造研究推進事業 さきがけ、整形災害外科学研究助成財団、全国共済農業協同組合連合会の支援のもとで行われたもので、その研究成果は、国際科学誌 Scientific Reports（サイエンティフィック・リポーツ）に2023年6月20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。