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特集 整形外科領域における人工知能の応用
各論
母指運動に着目した手根管症候群スクリーニングアプリの開発
Gaming App Can Detect the Impairment of Thumb Opposition Movement and Screen Carpal Tunnel Syndrome
藤田 浩二
1
,
小山 恭史
2
,
杉浦 裕太
3
Koji FUJITA
1
,
Takafumi KOYAMA
2
,
Yuta SUGIURA
3
1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
2東京医科歯科大学大学院整形外科学
3慶應義塾大学理工学部情報工学科
1Department of Functional Joint Anatomy, Graduate School of Medical and Dental Sciences, Tokyo Medical and Dental University
2Department of Orthopaedic and Spinal Surgery, Graduate School of Medical and Dental Sciences, Tokyo Medical and Dental University
3Department of Information and Computer Science, Keio University
キーワード：
手根管症候群
,
carpal tunnel syndrome
,
CTS
,
機械学習
,
machine learning
Keyword:
手根管症候群
,
carpal tunnel syndrome
,
CTS
,
機械学習
,
machine learning
pp.1213-1218
発行日 2022年10月25日
Published Date 2022/10/25
DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408202458
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手根管症候群(CTS)では，重症化に伴い母指球筋が萎縮し母指対立運動障害が出現する．重症化前に手術介入することで良好な治療効果が得られるが，症状の自覚が遅れ受診時には重症化していることも多い．CTSの早期発見を目的に，疾患スクリーニング用のスマートフォンゲームアプリを開発しその精度を検証した．ゲーム中の母指運動を解析し機械学習を用いることで，感度，特異度90％以上でCTSを発見することができる診断モデルを作成するに至った．今後，整形外科専門医のいない環境での疾患スクリーニングを目指す．
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