2021/09/27
科学技术振兴机构（ＪＳＴ）
东京医科歯科大学
庆应义塾大学
ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業において、东京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科の藤田 浩二 講師、庆应义塾大学 理工学部の杉浦 裕太 准教授らの研究グループは、非接触型センサーを用いた手指動作解析と機械学習を組み合わせることにより、頚髄症を簡便にスクリーニングする方法を開発しました。
頚髄症は、頚部で脊髄が圧迫されることで手指の动かしにくさや歩行のふらつきを引き起こす疾患ですが、初期は自覚症状が乏しいことや、専门医以外では诊断が难しいことなどから、専门病院を受诊し頚髄症と诊断されるまでの间に症状が悪化してしまうことがあります。そのため、早期诊断と早期治疗につながるスクリーニングツールの开発が望まれています。
本研究グループは、頚髄症の悪化に伴って手指の动きが悪くなることに着目し、その特徴を解析しました。非接触型センサーを使って手指の动作データを记録して、机械学习により、疾患の有无を推定するプログラムを作成しました。计1分程度の简単な手指の运动をするだけで、専门医による既存の身体诊察と同等以上の精度で頚髄症の可能性を検査できます。
开発したツールにより、専门医のいない环境でも頚髄症の可能性をスクリーニングできるようになります。検査により、頚髄症が疑われる场合には専门医受诊を促し、早期诊断、早期治疗につなげることが可能となります。最终的には、疾患の重症化による身体机能の低下、社会的损失を防ぐことを目指します。
本研究成果は2021年9月24日、「厂辫颈苍别」に掲载されました。
プレスリリース全文は、以下をご覧下さい。