プレスリリース

緊急手術が必要な眼窩(がんか)骨折(こっせつ)を見逃さないために ～CT画像から眼窩骨折のタイプを判定するAIシステムを開発～

１． 研究の背景と目的

眼窩骨折は、眼球を収める骨（眼窩）が外傷により折れる怪我であり、スポーツ中の衝突、転倒、交通事故など、誰もが日常生活で遭遇する可能性のある事故が原因となります。特に球技でのボールの直撃、格闘技での打撃、自転車での転倒、階段での転落など、身近な場面で発生します。なかでも「閉鎖型骨折」と呼ばれるタイプでは、迅速な手術対応が求められ、対応の遅れが深刻な後遺症につながる可能性があります。
診断にはCT画像が用いられますが、専門的な知識が必要となるため、専門医が不在の救急外来や地域医療において、特に緊急手術を要する眼窩骨折が見逃されるリスクが懸念されています。

２． 研究の方法と結果

686名の眼窩骨折患者のCT画像（約46,000枚）を用いて、2段階の深層学習システムを開発しました。
第1段階では骨折の有無を検出し、第2段階では骨折のタイプ（閉鎖型または開放型）を判別します。その結果、1人の患者ごとに骨折があるかどうかを正しく判定できた割合（患者レベルの感度）での骨折検出率は94.7%、閉鎖型骨折の判別精度は100%という高い性能を達成しました。

３． 研究の意義

今回開発したAIシステムは、高感度で眼窩骨折を特定し、さらに緊急性の高い閉鎖型骨折を診断することができます。このシステムを医療現場で使用するためには医療機器としての開発を進める研究が期待されます。今後、眼窩骨折の診断システムとして医療現場で活用される可能性があります。

４．論文情報