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Rinsho Seikei Geka Volume 57, Issue 10 （October 2022）

臨床整形外科 57巻10号（2022年10月発行）

Japanese English

特集整形外科領域における人工知能の応用

各論

機械学習による頚椎後縦靱帯骨化症患者の手術成績の予測モデルの構築 Machine Learning Approach in Predicting Clinically Significant Improvements After Surgery in Patients with Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament 牧聡 ¹ , 古矢丈雄 ¹ , 吉井俊貴 ² , 江川聡 ² , 大鳥精司 ¹ , 山崎正志 ³ , 大川淳 ² Satoshi MAKI ¹ , Takeo FURUYA ¹ , Toshitaka YOSHII ² , Satoru EGAWA ² , Seiji OHTORI ¹ , Masashi YAMAZAKI ³ , Atsushi OKAWA ² ¹千葉大学大学院医学研究院整形外科 ²東京医科歯科大学整形外科 ³筑波大学医学医療系整形外科 ¹Department of Orthopaedic Surgery, Graduate School of Medicine, Chiba University ²Department of Orthopaedic Surgery, Tokyo Medical and Dental University ³Department of Orthopaedic Surgery, Faculty of Medicine, University of Tsukuba キーワード：機械学習 , machine learning , 後縦靱帯骨化症 , ossification of the posterior longitudinal ligament , OPLL , 手術成績 , surgical outcomes Keyword: 機械学習 , machine learning , 後縦靱帯骨化症 , ossification of the posterior longitudinal ligament , OPLL , 手術成績 , surgical outcomes pp.1231-1234

発行日 2022年10月25日 Published Date 2022/10/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1408202461

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

本研究では頚椎後縦靱帯骨化症(OPLL)の手術症例データベースに基づき術後1年と術後2年時点でminimal clinically important difference(MCID)を達成できるかを予測する機械学習モデルを作成した．患者背景，臨床症状，画像所見のデータを特徴量として解析を行った．機械学習を用いてOPLLの手術の予後予測モデルの構築に成功し，脊椎手術の予測モデルへの機械学習の適応の可能性を示すことができた．