대규모 임상 데이터베이스에서 인공 지능을 사용하여 특발성 척추측만증 자연 경과 및 치료 결과 예측 모델 개발 및 내부 검증 (PREPARE)

척추 측만증은 척추의 3차원 변형입니다. 가장 흔한 형태(약 70%)의 경우 원인이 알려져 있지 않으므로 특발성 척추측만증이라고 합니다. 대부분의 경우 10세 이후에 발견되며 Cobb 방법을 사용하여 스탠딩 엑스레이에서 측정하여 최소 10°의 곡선으로 진단적으로 정의됩니다.

척추 측만증이 성장 말기의 임계 임계값인 30° Cobb을 초과하면 성인 생활에서 건강 및 사회적 문제의 위험이 점차 커집니다. 이러한 이유로, 치료의 주요 목표는 30° 미만의 곡선과 좋은 시상면 균형 또는 적어도 수술 역치를 나타내는 50° 미만으로 성장 기간을 완료하는 것입니다.

성장은 기형의 진행을 촉진하는 요인이므로 성장이 끝날 때까지 환자를 추적 관찰합니다. 이것이 바로 치료가 기형 발견부터 뼈 성숙이 달성될 때까지 수년 동안 지속될 수 있는 이유입니다.

환자의 미래에 필요한 결과를 향해 최소한의 공격성을 유도하기 위해 치료 결과를 예측하는 매개변수를 조기에 식별하고 효과 평가(모니터링)를 통합하는 것은 이 분야에서 최소화하기 위한 가장 중요한 목표 중 하나입니다. 청소년기 발달과 같은 특정 성장 단계에서의 치료 부담뿐만 아니라 성인기에 악화될 위험이 가장 높은 대상을 식별합니다.

치료 과정 중 임상 데이터를 체계적으로 수집하면 후향적으로 적용되는 고급 분석 모델을 통해 유발 요인과 보호 요인을 식별할 수 있는 가능성이 제공됩니다. 이용 가능한 데이터가 충분히 크면 임상의가 치료를 선택하는 데 도움이 되고 환자가 이용 가능한 치료법의 위험과 이점을 이해하는 데 도움이 되는 예측 방정식을 얻는 것이 가능합니다. 인공 지능 기술과 같은 신기술은 위험을 추정하고 일부 치료 선택의 이점과 안전성을 다른 치료 선택과 비교하여 계산하는 새롭고 흥미로운 방법을 제공합니다.

이 연구는 Cobb 각도로 측정된 곡선 크기, 시상면 균형을 결정하는 측정값, 측정된 삶의 질 및 기능 측정값을 포함하는 여러 치료 종료 결과 측정값을 예측하기 위해 데이터 기반 계층화 및 예측 모델을 개발하고 내부적으로 검증하는 것을 목표로 합니다. 자가완성 설문지를 통해