お知らせ

2023年6月30日、「第60回 日本リハビリテーション医学会学術集会」にて発表された「AIにより回復期リハビリテーション病棟入棟時に脳卒中症例のトイレ動作自立を予測できるか？」にPrediction Oneが活用されました。

掲載概要

■演題
AIにより回復期リハビリテーション病棟入棟時に脳卒中症例のトイレ動作自立を予測できるか？

■研究概要
脳卒中症例のうち入院時にFunctional Independence Measure（以下FIM）のトイレ動作項目が5点以下の358名のデータ（年齢・BMI・FIM・FACT・BBS・CBA）と退院時トイレ動作自立可否（可能：FIM6点以上，不可：FIM5点以下）から二値分類の予測モデルを作成し、36名の異なる症例を予測しました。予測モデルのAUCは0.90で、予測の正解率は91.7%、陽性的中率は94.7%、陰性的中率は88.2%でした。

■研究者
髙橋良輔、小野圭介、森田和幸、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30日

■掲載媒体
第60回 日本リハビリテーション医学会学術集会

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 理学療法科 主任 髙橋良輔

2022年11月に行った予備研究からトイレ動作自立不可能の予後予測を向上するために、予測モデルに使用する評価項目を選定し、モデルに使用する人数も増加しました。その結果、正解率90%以上まで増加し、実用性の可動性が見えました。今後は予測人数を増加することで精度検証を行い、実用性の更なる確認を行いたいと思います。