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Rinsho Seikei Geka Volume 55, Issue 8 （August 2020）

臨床整形外科 55巻8号（2020年8月発行）

Japanese English

特集整形外科×人工知能

橈骨遠位端骨折を鑑別するArtificial Intelligence(AI)の開発 Development of Artificial Intelligence (AI) for Diagnosing Distal Radius Fractures 岡久仁洋 ¹ , 中尾良二 ¹ , 村瀬剛 ¹ Kunihiro OKA ¹ , Ryoji NAKAO ¹ , Tsuyoshi MURASE ¹ ¹大阪大学大学院医学系研究科器官制御外科学整形外科 ¹Department of Orthopaedic Surgery, Graduate School of Medicine, Osaka University キーワード：橈骨遠位端骨折 , distal radius fracture , 人工知能 , artificial intelligence Keyword: 橈骨遠位端骨折 , distal radius fracture , 人工知能 , artificial intelligence pp.899-905

発行日 2020年8月25日 Published Date 2020/8/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408201765

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　橈骨遠位端骨折X線画像を用いて，骨折の診断と関節内外の骨折型の判定を行うartificial intelligence (AI)の開発を行った．症状，画像検査による整形外科専門医の臨床診断をゴールドスタンダードとした．学習には橈骨遠位端骨折369例729画像，正常129例254画像の単純X線を用いた．それぞれのデータ拡張を行い，骨折3,245画像，正常3,210画像として，骨折の有無を判定する学習を行った．骨折の診断率は97.2±1.4％，感度98.6±1.8％，特異度94.4％±3.9％であった．Area under curve(AUC)は0.993と高い骨折識別能が得られた．AIを用いた骨折診断は，救急医療の現場で専門外である医師が，適切な治療を行うための初期診断のための有用なツールとなる可能性がある．