JMT日本医疗——日本开发出了能预测慢性硬膜下血肿术后身体功能状态的AI模型

点击量：3528   日期：2023-11-09 10:53    编辑：JMT日本医疗

日本名古屋大学2023年10月20日宣布，利用术前的数据，开发了高精度预测慢性硬膜下血肿患者手术后身体功能状态的AI模型。该研究由该大学研究生院医学系研究科脑神经外科学的斋藤龙太教授、永岛吉孝医院助教、布施佑太郎研究生、神经遗传信息学的大野钦司教授、西胁宽助教等研究小组进行。研究成果刊登在《Scientific Reports》上。

 

在老龄化加剧的现代社会，慢性硬膜下血肿这一疾病备受关注。这种疾病主要是老年人患的疾病，具有以头部外伤为诱因，脑表面逐渐积血的特点。其结果，会引起认知功能下降、麻痹、甚至意识状态恶化等严重症状。慢性硬膜下血肿的主要治疗方法是手术，由此有望改善认知功能和运动功能，结果有望在挽救生命的同时维持或提高日常生活质量。但是，作为国内的实际情况，接受手术的患者的约3分之1在手术后也看不到充分的身体功能的恢复，从术后早期开始在自己家生活困难的现状。在这样的背景下，对于患者本人及其家属来说，在接受诊断后尽快正确把握术后生活的展望是很重要的。

 

如果能正确预测术后身体功能的恢复，则能够有效地利用医疗资源，向患者和家属提供适当的信息，进而优化支持体制，有助于提高社会整体的医疗服务质量。过去的研究已经明确了与手术后身体功能恢复有关的几个因素。尽管如此，以这些因素为基础的统计方法的预测，至今还不能说具有充分的精度。因此，开发简便、准确地预测术后身体功能的新模型被认为是当务之急。

 

基于手术前血液检查+临床信息构建AI模型

 

研究小组此次根据在该大学的关联医院接受了治疗的慢性硬膜下血肿的患者的有关临床信息，开发了使用AI模型进行术后的身体功能的预后预测的手法。

 

具体而言，根据手术前可利用的血液检查和头部图像检查、背景因子、身体所见等临床信息中提取的52种因子，对AI模型进行了训练。作为术后身体功能的判定基准，使用修正的Rankin Scale（mRS），预测术后的身体功能（mRS3-6）。

 

最高为91.9%的准确率、年龄和住院时的意识状态、血中白蛋白值有很强的影响

 

此次训练的4种AI模型在预测指标0.906-0.925范围内表现出较高的预测能力。其次，利用其他设施的数据进行了相同的4个AI模型的验证，确认了再现性和可靠性。当时也在预测指标0.833-0.860的范围内维持了一致的性能。其中精度最好的AI模型精度为91.9%。这表明这种方法在不同的医疗机构和地区也很可能有效。

 

在此次AI模型训练中使用的临床信息因子中，特别是年龄和住院时的意识状态、血液检查中白蛋白的值等对预测结果有很强的影响。通过重点评价这些因素，显示出有可能成为更符合治疗现场的工具。

 

在多机构实施共同研究，以最优化为目标

 

慢性硬膜下血肿的治疗仅仅通过手术的实施是不够的。围手术期管理，特别是手术后的康复训练是必不可少的，需要优化。通过本次研究开发的预测模型，可以掌握哪些患者需要以术后身体功能的恢复为目标的支持和管理。据说今后通过在多机构的共同研究，以提供根据更加多样的患者的数据最优化了的治疗计划作为目标。

 

“我们的目标是为每一位患者提供符合他们的状态和需要的治疗，并提高治疗效果。我们也在考虑这次开发的AI模型的技术方面的发展。这个模型的基础算法不仅是慢性硬膜下血肿，还有其他疾病和手术。”研究小组表示，“我们希望它也能应用于相关的成果，对实现各种疾病中的个体化医疗提供帮助。”

 

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