顔面麻痺ケアを進めるための人工知能を用いた顔面シネキシスの診断
カテゴリ：手術支援
公開日：2025年10月24日
タイトル：Diagnosing facial synkinesis using artificial intelligence to advance facial palsy care
雑誌名：Sci Rep. 2025 Jul 09; 15(1): 24686.
概 要：
この研究は、顔面麻痺（FP）患者における顔面シネキシスの診断を迅速かつ正確に行うためのコスト効果の高い人工知能（AI）アルゴリズムの開発を目的としています。顔面シネキシスは、顔面筋の不随意な同時運動であり、診断と治療が難しい問題です。研究では、70人のFP患者からデータを収集し、健康な対照群と比較しました。標準化された患者画像シリーズには9枚の画像が含まれ、3枚がアルゴリズムの訓練に使用されました。385枚の画像を用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練・評価しました。
方 法：
この研究は、70人の顔面麻痺患者を対象にしたコホート研究です。データは大学病院レゲンスブルクで収集され、健康な対照群の画像と比較されました。385枚の画像が訓練（285枚）、検証（29枚）、テストセット（71枚）に分けられ、モデルは18エポックで訓練されました。最終的に、ウェブアプリケーションが開発され、実用化されました。
結 果：
CNNモデルはテストセットにおいて98.6%の精度を達成し、32件のシネキシス症例のうち31件を正しく特定し、健康な個体の39画像を全て正しく識別しました。パフォーマンス指標は、F1スコア98.4%、精度100%、再現率96.9%でした。ウェブアプリケーションは画像のアップロードと迅速なシネキシス予測を可能にしました。
結 論：
CNNベースのモデルは、顔面麻痺患者におけるシネキシスの検出に高い精度を示し、診断精度の向上と治療の迅速化の可能性を提供します。さらなる大規模データセットによる検証が必要です。