股関節脆弱性骨折の予測モデル 外傷科および整形外科病棟からの現実的なデータ。

骨粗鬆症とそれに関連する脆弱性骨折は、人口高齢化の背景において、医療制度と家族の両方にとって依然として世界的な負担が増加しています。 股関節骨折は、入院、手術、困難な回復、およびその後の骨折のリスクにより、特に重篤です。

したがって、適切な医学的決定を下すためには、大腿骨脆弱性骨折のリスクが高い患者を検出し、その回復能力を予測することが非常に重要です。 骨劣化の早期発見は、より良い予防と骨の再建にとって理想的です。

現在の骨粗鬆症のゴールドスタンダードは依然としてデュアルエネルギーX線吸収測定法（DXA）ですが、一方で、骨折患者の大部分はWMOの定義では骨粗鬆症として分類されておらず、他方でDXAは広く利用可能ではありません。たくさんの場所で。

3D X 線、MRI、超音波など、コストや入手可能性が異なるさまざまな代替装置が提案されています。 さらに、FRAX、Garvan、Qfracture などのオンライン フォームでは、限られた数の臨床因子から骨折リスクを計算することが提案されています。

現在、臨床データ、処理方法、コンピューティング能力へのアクセスが容易になったことで、多数のバイオマーカーやパラメーターを使用した新しいデータ駆動型予測モデルへの道が開かれ、個別化された精密医療への展望が開かれました。 ただし、いくつかの課題が生じます。

1. モデルを構築するためのデータの可用性と品質、
2. 各国の費用と可能性を考慮して、新規患者から現実的なデータを収集する能力。
3. 解釈可能な方法で医療上の決定を支援するために、最も重要なパラメータを決定します。

このプロジェクトの目的は、過去 12 年間に外傷科と矯正老人病棟で定期的に収集された利用可能な病院データを使用して、股関節脆弱性骨折の予測モデルを構築することです。データは対照群 (脆弱性骨折なし) 以上から取得されます。現在までの説明可能な人工知能 (XAI) ツール。 このモデルは、その地域の「現実世界」の状況に適応させ、骨折や屈折のリスク、死亡リスク、骨折タイプの分類、特定の併存疾患指数の生成などの臨床データを予測する必要があります。 骨の脆弱性を早期に発見できる可能性がある人には特別な注意が払われます。

さらに、このモデルには、後に、同じチームによってテストに成功した特定のデバイスを使用した、超音波などの代替 DXA 測定が含まれることになります。 現在チームと協力している国際的な同僚のおかげで、後で同様の利用可能なデータを持つ他の国や地域と比較することもできます。 成功した場合には、国内および国際的な漸進的な拡張の観点から、データベース形式と予測モデルを他の病院と共有できる可能性があります。 近い将来、この情報は情報学ツールに変換され、医師が高齢患者の臨床経過を観察するのに役立つ可能性があります。