Development of AI medical care system that predicts / prevents locomotive syndrome from the characteristics of knee joint acoustic and body-balance.

开发从膝关节声学和身体平衡特征预测/预防运动综合症的AI医疗系统。

• 批准号: 21K12655
• 负责人: 長尾 光雄
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K12655/
• 关键词: 歩行長寿; small data; WOMAC; 変形性膝関節症; ロコモティブシンドローム; 過学習; 身体活動; 機械学習; 中高齢者; WOMAC変形性関節症指数; データ拡張; 膝関節; 人工知能; AI人工知能; 重心動揺

［１］新規BJASデバイスの試作開発（代表）；実施計画書で目的とした被験者計測センサデバイスの試作開発は達成された。内容は通算No.8をWi-Fi式無線化でNo.9に改良、さらに発信機筐体をサイズダウンし、センサは市販品に計測基盤を搭載したNo.10を試作し、性能を確かめた。新たな仕様(案)も進めた。一方では、目指した被験者臨床データとの突合せが困難な環境であった。AIでロコモ度を予測するデータは2018年度～2019年度のデータを提供した。［２］臨床学的診療情報の取得（分担１）；標準的な変形性膝関節症に対する疾患特異的な評価尺度として、WOMACによる評価を行う計画であった。構成は疼痛:5項目、こわばり:2項目、機能:17項目の3グループであり、計24項目に自記式で回答する方式である。この回答と診療データをAIデータとして提供する予定であった。コロナ感染症拡大防止のため、本研究の対象となるWOMACスコア被験者を得ることが難しかった。2023年度には十分な症例数確保を想定している。［３］臨床情報からAI診療支援の開発（分担２）；2022年度は、提供された120名のデータから約30名に分けてロコモデータを効率的に利用し、ロコモステージ0から3までの4つのステージに自動分類する機械学習手法を開発した。これは、データを効率的に利用するために、異常値排除、ハイパーパラメータの最適化、アンサンブル学習などの技術を活用した。各ステージの30個のデータを訓練、検証、テストに三等分して、各部分が10人分のデータを利用した。訓練には、近傍法(kNN)、決定木(DT)、パーセプトロン(Perceptron)、三種類の機械学習モデルを利用し、検証における認識率はそれぞれ89%、93%、76%であった。最後にアンサンブル学習により、三つのモデルの認識結果を融合し、認識率94%を達成した。

[1]新型BJAS装置的原型开发（代表性）；实现了实施计划中所述的用于测量人体受试者的传感器装置的原型开发。内容包括通过 Wi-Fi 实现无线化，进一步缩小发射器外壳的尺寸，对第 8 号至第 9 号进行改进，并使用配备测量板的市售传感器对第 10 号进行原型设计并确认性能塔。还制定了新的规范（草案）。另一方面，环境使得受试者的针对性临床数据难以进行比较。提供了 2018 年至 2019 年使用 AI 预测机车症状的数据。 [2]临床治疗信息的获取（第1部分）：计划使用WOMAC作为标准膝骨关节炎的疾病特异性评估量表进行评估。问卷分为三组：疼痛：5项、僵硬：2项、功能：17项，共24项，以自填形式回答。该计划是将这些答案和医疗数据作为人工智能数据提供。为了防止冠状病毒感染的传播，本研究很难获得WOMAC评分受试者。预计 2023 年将获得足够数量的案件。 [3]从临床信息开发AI医疗支持（第2部分） 2022财年，将120人提供的数据分为约30人，以有效利用机车数据，并开发了自动学习的机器学习方法；分为四个阶段。它利用了异常值拒绝、超参数优化和集成学习等技术来有效地利用数据。每个阶段的30条数据分为训练、验证和测试三部分，每部分使用10个人的数据。采用最近邻法（kNN）、决策树（DT）和感知器三种机器学习模型进行训练，验证识别率分别为89%、93%和76%。最后，通过使用集成学习，我们结合了三个模型的识别结果，取得了94%的识别率。

项目成果

膝関節屈伸音計測センサの開発

膝关节屈伸声音测量传感器的研制

• 发表时间: 2021
• 作者: 中村 友里也; 荊 雷;岡田 浩暢，高田 秀太，長尾 光雄;岡田 浩暢，鈴木 あゆむ，長尾 光雄;西山 里菜，小山 虹生，岡田 浩暢，長尾 光雄
• 通讯作者: 西山 里菜，小山 虹生，岡田 浩暢，長尾 光雄

膝関節音からロコモ度チェック可能なセンサ開発履歴と性能比較

通过膝关节声音检查运动综合症程度的传感器的发展历史和性能比较

• 发表时间: 2022
• 作者: 岡田 浩暢;長尾 光雄
• 通讯作者: 長尾 光雄

下肢屈伸動作からフレイルとロコモ予防の可能性に挑戦

挑战通过下肢屈伸运动预防衰弱和运动综合症的可能性

• 发表时间: 2022
• 作者: 長尾 光雄;平野 雄三;紺野 愼一;荊 雷;長尾 光雄
• 通讯作者: 長尾 光雄

生体音響センシングデバイスの校正に用いる音響信号発生器の性能試験

用于生物声传感装置校准的声信号发生器性能测试

• 发表时间: 2022
• 作者: 長尾 光雄;岡田 浩暢
• 通讯作者: 岡田 浩暢

Efficacy of duloxetine for multisite pain in patients with knee pain due to osteoarthritis: An exploratory post hoc analysis of a Japanese phase 3 randomized study

• DOI: 10.1016/j.jos.2020.02.013
• 发表时间: 2021-02-18
• 期刊: JOURNAL OF ORTHOPAEDIC SCIENCE
• 影响因子: 1.7
• 作者: Itoh, Naohiro;Tsuji, Toshinaga;Uchio, Yuji
• 通讯作者: Uchio, Yuji