初発の脆弱性骨折として最多を占める橈骨遠位端骨折患者を対象に、靴内の慣性センサを用いて、速度負荷を加えた歩行から歩行特徴を抽出した。橈骨遠位端骨折患者は、健常者と比較し、握力が低値であり、速度負荷を加えた際の歩行の変化量が小さく、この特徴を用いて歩行から機械学習を行い骨折患者の判別を試みた。今後、本センサが日常生活空間での歩行を用いた骨折や転倒リスクの予測、予防に貢献することが期待される。

ＪＳＴ 戦略的創造研究推進事業において、東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科の藤田 浩二　講師、慶應義塾大学 理工学部　杉浦 裕太　准教授の研究グループは、スマートフォンアプリを使った親指の運動解析と異常検知手法を用いた機械学習を組み合わせ、手根管症候群を簡便にスクリーニングする方法を開発しました。 中高年女性に多い手根管症候群は、手首の神経が圧迫され手のしびれや指の動きにくさを引き起こす疾患です。神経伝導速度検査で正確な診断が可能ですが、高価な機器と専門的な技術が必要なため、十分に普及していません。専門知識や技術なしでも検査できる、簡便なスクリーニングツールが望まれます。 研究グループは、疾患の悪化に伴って親指の動きが悪くなることに着目し、その特徴を解析しました。親指を使ってプレイするスマートフォン用のゲームアプリを開発し、ゲーム中の親指の軌跡データを取得して、機械学習で疾患の有無を推定するプログラムを作成しました。３０秒から１分程度の簡単なゲームで遊ぶだけで手根管症候群の可能性を検査できます。疾患保有者のデータの蓄積がなくても、異常検知手法を用いることで、症状のない１２人の被験者のデータから効率的に推定モデルを構築しました。 開発したツールにより、自宅や保健所など、専門医のいない環境でも手根管症候群の可能性をスクリーニングできるようになります。今後、疾患が疑われる場合には専門医受診を促し、重症化予防へつなげるシステムの開発を目指します。女性に多い疾患の重症化に伴う不自由さや社会的な損失を防ぎ、女性が活躍する社会にも貢献できると考えています。

　東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 運動器機能形態学講座の藤田浩二講師と大学院医歯学総合研究科 整形外科学の山田英莉久大学院生の研究グループは、慶應義塾大学 理工学部 情報工学科の杉浦裕太准教授のグループとの共同研究で、書く動作に着目し頚髄症の疾患スクリーニングの可能性を示しました。この研究では、タブレット端末上に表示した簡単な図形をなぞるときの手の動きを記録し、機械学習アルゴリズムによって疾患の有無を推定します。この研究はJSPS 科研費ならびにJST 戦略的創造研究推進事業 さきがけ、整形災害外科学研究助成財団、全国共済農業協同組合連合会の支援のもとで行われたもので、その研究成果は、国際科学誌Scientific Reports（サイエンティフィック・リポーツ）に2023年6月20日にオンライン版で発表されました。

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。