人工知能歩行識別モデルによる身体機能低下およびロコモティブシンドロームのスクリーニング診断 - 多田智 (日本ヒューマンケア・ネットワーク学会誌, 2024)
「要旨」 : 本研究の目的は, 臨床現場で鑑別が困難でありかつ極めて重要となる頸椎症性脊髄症 (cervical spondylotic myelopathy, CSM) を, 歩行動画から鑑別するための深層学習モデルの構築である. CSM患者と健康対照者の歩行動画を撮影し, (a) A特徴単独診断モデル (b) 骨格特徴単独診断モデル (c) 統合診断モデルを開発した. 最終的に統合モデルにおいて正診率96.8%, 感度96.4%, 特異度97.0%を達成した.