Machine Learningを用いた骨癒合不全予測

Prediction for Nonunion After Osteoporotic Vertebral Fracture Using Machine Learning

骨粗鬆症性椎体骨折(OVF)後の骨癒合不全は疼痛遺残の要因であり，しばしば外科的介入が必要となる．骨癒合不全の予測としてMRIの所見の利用が提唱されているが，その精度は十分ではない．そこでMRI所見に加え，年齢や疼痛，後壁損傷，骨折レベルなどの臨床情報を加えた機械学習(ML)に基づくアルゴリズムを構築し，検証した．勾配ブースティング(XGBoost)決定木やランダムフォレスト(RF)といったアルゴリズムは，骨癒合不全予測において従来の方法よりも効果的である可能性があった．