井原 拓哉

頚髄症は軽症段階では症状に気づきにくい一方、重症化した際には観血的治療が必須な疾患であり、簡便なスクリーニング手法の確立による早期発見・早期介入機会の創出は喫緊の課題である。本研究ではスマートフォンのカメラを使用して取得した、10秒テスト中の動画を用いて、機械学習アルゴリズムを使用することで頚髄症患者を識別し、さらに重症度を推定した。その結果、識別、重症度推定共に良好な結果を得た。本研究の成果を応用することで、専門医に拠ることなく、地域の非専門医や患者自身が頚髄症のスクリーニングを行える可能性を示した。