人工知能と臨床モデル
神奈川歯科大学教授 奥井伸雄

ちょっと楽しくものの見方をかえてみよう!


同じ数のパーツが組み合わさって様々な鳥になる



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人工知能① 
ビックデータと人工知能による最善の治療コース

ビックデータの集積と人工知能による
その解析をもとに最善の治療コースを提案します

さまざまな過去データを分析して治療コースを選ぶのは、
パーツのくみあわせ作業です

パーツの組み換えで、様々な鳥のアニメにす
る柔軟な思考プロセスが大事です





骨盤底のどこが弱まっているかを考えること
その背景に現在国際論文として発表されている文献のデータ、
過去のカルテの検証データなどをもとに、治療方法を導き出します

倫理委員の承認(神奈川歯科大学)の上データ発表化ののちに
患者様に提供しています。




MRI検査・神経学検査などの因子

 X 

治療結果のデータベース




① MRI検査による構造の確認。血流の有無

② ウロダイナミック検査による
膀胱・尿道・肛門の電気の流れ(神経の流れ)と圧力

③ 当院の膨大なデータ(毎年800から1000件の手術)
から最もよく似ているケースを取り出し

④ 海外の最新論文のデータ
(ハーバード大学データーベースなど)から統計処理

人工知能を用いるのは③と④をつなぐときです。
この作業は倫理委員会の認証を得ております。

また、高性能の①と②は、
人間の目でデータを一緒に観察します。

(①MRI と②ウロダイナミック検査 を統合した例)
倫理委員会:神奈川歯科大学



左のMRI画像のポイントと右の神経学的検査の所見が一致します。

さらに、排尿しながら内圧を測定することが可能になります。


人工知能②
人工知能『ヴェスパー(vesper)』のMRIと臨床データの統合

当院は毎年800から1000件の手術をしています。
その全てが骨盤臓器脱と失禁です
膨大なデータは解析をすることで、
治療プロセスの決定に使うことができます
倫理委員の承認(神奈川歯科大学)の上データ発表化の
のちに患者様に提供しています。



こちらのクリニック紹介のページにも詳しくかいております。

 


当院の人工知能『ヴェスパー(vesper)』は、
人工知能プログラムPythonを基礎に
医学統計(重/ロジスティック回帰, 検定)を担当します
。当院の膨大なデータ解析に役立ちます。対象は

MRI計測値

 X 

プレッシャーフロー検査値

MRI検査において

恥骨結合角
尿道:縦径、横径
恥骨結合後端ー直腸前壁間距離
子宮における恥骨結合後端ー尾骨間距離
膣レベルでの環状断骨盤口径


プレッシャーフロー検査において

膀胱内圧と腹部内圧比較
膀胱内圧と尿道内圧比較
尿道内圧と肛門内圧比較


これらのデータに対する
手術時間、手術での左右差(VAS10)、出血時間、無再発率を計算します

また、R言語にて、ハーバード・データーベースの解析を行い
他施設との比較を計算します。

 

mplot3d tutorial — Matplotlib 2.0.2 documentation

(図はイメージ)設定は個々によって変わります。

過去のデータを、治療を予定する患者の重要な変数に置き換えることで
手術の形式を選んでいきます

赤ドットは人工メッシュない当院データ、
青はメッシュ手術。
再発率はほとんど差がないのに、
痛みなどの後遺症は青のメッシュ手術の方が断然多いデータ解析になります
このサポートがメッシュを使わないナチュラル手術の適正化を図ります




人工知能③
超音波で膣・尿道血管量とレーザー設定

ドップラー超音波による膣・尿道のドップラー超音波

X

レーザーの出力エネルギーと時間




骨盤内の血管は非常に小さいことからドップラーで検出できるサイズは
心臓の冠動脈と同じになります
3次元方向を数式に表すると以下のようです


ここから、ドップラーで見られるエネルギー量は、
測定量に比例することになりますので、
レーザーの照射量を計算できます



この分野においても、人工知能をもちいて当院の過去のビックデータを使います

倫理委員の承認(神奈保険医協会学)の上データ論文化ののちに患者様に提供しています。



人工知能の論文実績

Okui N, Miyazaki H, Takahashi W. et al.
Comparison of urethral sling surgery and vaginal non-ablative erbium: YAG laser treatment in 327 patients with stress urinary incontinence:
A case-matching analysis.  Lasers in Medical Science 2021; 
DOI: 10.1007/s10103-021-03317-x (
in press)



 

人工知能の医学特集は、こちらにあります