2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
2020年6月9日〜6月12日オンライン開催
2020年度 人工知能学会全国大会（第34回）
2020年6月9日〜6月12日オンライン開催
[1C5-GS-13-04]機械学習を用いた急性期脳出血症例におけるFIM利得予測
〇白石 哲也1、土方 友莉子2、徳重 一雄3、石原 正一郎3(1. 埼玉石心会病院 リハビリテーション科、2. 埼玉石心会病院 診療部、3. 埼玉石心会病院 低侵襲脳神経センター)
キーワード：
脳出血、機能的自立度評価法
本研究では脳出血患者における機能予後を推測する手法を確立することを目的とした。当院で加療した81例の急性期脳出血症例を対象とした。特徴量を搬入時の頭部CT画像の特徴とFIM(Functional Independence Measure)点数、教師ラベルをFIM利得とし、ニューラルネットワークと勾配ブースティング木のアンサンブル学習を行った。その結果、運動項目利得では決定係数0.49であり、寄与度が高いものとして、血腫伸展部位、年齢、血腫サイズ・量・局在などが抽出された。FIM利得の増減に寄与する特徴量を知ることで、リハビリテーション実施計画をより詳細に立案できる可能性が示唆された。