お知らせ

2023年6月25日、「第53回 北海道作業療法学会学術集会」にて発表された「回復期リハビリテーション病棟での退院時運動FIMの予測～AI予測分析ツールを用いて～」にPrediction Oneが活用されました。

掲載概要

■演題
回復期リハビリテーション病棟での退院時運動FIMの予測～AI予測分析ツールを用いて～

■研究概要
2020～2021年度に当院回復期リハ病棟に入棟した症例（664名）の入棟時データ（年齢･疾患別区分･回復期上限日数･発症から入院までの日数・FIM・FACT・BBS・MMSE・コースIQ）から退院時の運動FIMの予測モデルを作成し、2022年度（4月～10月）に回復期リハ病棟に入棟した症例（115名）の退院時運動FIMを予測しました。
そして、AIと担当セラピストの各予測結果に対し、実際の退院時運動FIMとの予測誤差を算出しました。予測モデルの決定係数は0.8502でした。AIの予測数値と実際の退院時運動FIMとの誤差は13.4 [4.4-17.9]点であり、セラピストの予測数値との誤差は13.0 [3.0-17.5]点で両者に優位差はなく、AIを用いることで、入棟時の情報からセラピストと同程度の精度で予測できる可能性がありました。

■研究者
森田和幸、小野圭介、髙橋良輔、荒洋輔、伊藤宗一朗、安部千秋、宇野奨吾、林達也、阿部正之、白坂智英

■発表日
2023年6月25日

■掲載媒体
第53回 北海道作業療法学会学術集会

執筆者のコメント

十勝リハビリテーションセンター リハビリテーション部 作業療法科 科長 森田和幸

回復期リハ病棟のアウトカムにもなっている退院時運動FIMの予後予測に、Prediction Oneを用いて検証を行いました。本研究の結果から、入棟時の情報からセラピストと同程度で予測できる可能性がありました。今後、実績評価やカンファレンスでの活用といった臨床での活用を目指すとともに、精度のさらなる向上に向け、バリアンス評価や分析を行っていきたいと思います。