3．股関節単純X線正面像を用いた変形性股関節症の進行予測AI

Artificial intelligence for predicting the progression of hip osteoarthritis using radiographs

は じ め に

　変形性関節症（osteoarthritis：OA）は，2019年時点で約5.3億人が罹患しており^1），特に変形性膝関節症や変形性股関節症により日常生活に制約をきたしている患者数は約2.4億人にのぼると報告されている^2）．高齢化の進行により，OA患者数はさらに増加が予測され，OAによる社会的・経済的損失が懸念される．OAの進行を予測し早期介入を可能にすることで，OAの発症や進行のリスクを抑制できる可能性がある．これまでにOAの危険因子として，高齢，女性，肥満が報告されている^1,3）．また，変形性股関節症では寛骨臼形成不全や大腿骨寛骨臼インピンジメント（FAI）などの解剖学的異常も危険因子と報告されている^4,5）．一方で，OA発症や進行を予測する統計モデルの開発が試みられているが^6），多くは膝関節が対象であり，また確立された手法にはいたっていない．

　近年，AI技術，とりわけ深層学習（deep learning：DL）の進歩が医療分野にも波及し，整形外科領域においても骨折のAI画像診断^7）や病態予測の研究が進展している．OAにおけるAIの活用では，単純X線像やMRI，バイオマーカーを用いた早期診断の報告があり^8），予後予測の報告も増えてきている．本稿では，OA（特に膝関節および股関節）の予後予測に関するAI研究の現状と，われわれが取り組んでいる変形性股関節症の進行予測モデルの開発について述べる．