頚椎後縦靱帯骨化症に対する人工知能による手術予後予測の最前線と今後の展望

Artificial intelligence for predicting surgical outcomes in cervical ossification of posterior longitudinal ligament：current evidence and future directions

は じ め に

　頚椎後縦靱帯骨化症（OPLL）は，後縦靱帯に異所性骨化が生じ，脊柱管内を占拠することで脊髄を慢性的に圧迫し，重篤な神経障害をきたす疾患である．特に東アジアで有病率が高い本疾患の治療において，手術療法は神経機能の維持・改善に不可欠な選択肢である．しかし，手術療法によって劇的な回復が得られる症例がある一方で，改善が限定的である患者も少なくない．この予後の多様性は，骨化形態の個人差，脊髄自体の不可逆的な変化，そして患者固有の背景因子が複雑に絡み合うことに起因する．そのため，術前に個々の患者の神経症状回復を正確に層別化することは，適切な手術適応の決定と，術前説明における患者の期待値調整に重要な課題であった．

　近年，この課題に対する新たな解決策として，人工知能（AI），特に機械学習や深層学習が注目されている．AIは，人間が認識しきれない多次元データ内の非線形な関係性を抽出し，高精度な個別化予測を可能にする可能性を秘めている．本稿では，われわれの研究成果を中心に，OPLLに対するAIを用いた手術予後予測研究の最前線を詳述する．さらに，より広い疾患概念である頚部脊髄症（DCM）領域から得られる方法論的知見を参考に，OPLL予測モデルの今後の展望について考察する．