Machine learning algorithm to predict the postoperative activity in total knee arthroplasty patients
Description: 高齢者の社会参加の推進は、健康寿命を延伸し、社会保障費の削減へとつながることが期待される。しかし、高齢の人工膝関節置換術患者では、手術後も活動性が十分に改善できず、閉じこもりが改善しにくいという現状がある。本研究では、サルコペニアが手術後の活動性にどの程度影響するかを調査し、人工知能分野の機械学習を用いて、手術後の活動性を高い精度で予測する学習モデルを構築することを目指す。予測モデルの構築は、活動性の改善が得られにくい患者の判別と、個別のリハビリプランの提供に役立つ。本研究の試みは他の整形外科手術後のリハビリにも広く応用可能である。
Amount: ¥4,680,000
Funding type: research
Funder scheme: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Start date: 2023-04-01
End date: 2027-03-31
Investigator: 理友 齊木
Institution: 福井医療大学
Funded outputs count: 3
Funder award ID: 23K10518
OpenAlex ID: G4308167293