リハビリテーション運動の単一カメラ追跡のためのハイブリッドAIビジョンモデル：臨床設定における概念実証
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年5月30日
タイトル：A hybrid AI vision model for single-camera tracking of rehabilitation exercises: a proof of concept in clinical settings.
雑誌名：Sci Rep. 2026 May 29; doi: 10.1038/s41598-026-55431-x.
概 要：
この研究は、リハビリテーション中の関節可動域（ROM）を正確に測定するためのハイブリッドAIビジョンシステムの概念実証を行いました。従来の方法は高精度ですが、専門的な設備が必要でコストがかかり、家庭での使用には不向きです。本研究では、MediaPipe Poseフレームワークとファジィ推論システムを組み合わせたAIシステムを用い、14人の健康な成人リハビリスタッフが行う3つの運動（肘屈曲、膝伸展、股関節外旋）のROMを単一の消費者向けカメラで記録しました。
方 法：
本研究は、14人の健康な成人を対象にした概念実証研究です。参加者は、AIシステムと参照光学モーションキャプチャシステム（C-Motion Visual3D™）で同時に3つの運動を行いました。信頼性は、二方向混合効果のクラスター相関係数（ICC）を用いて評価されました。
結 果：
AIシステムによる関節角度の測定は、一般的な傾向を捉えることができましたが、信頼性は不一致であり、特に右肘屈曲ROMや左股関節外旋の最小角度では低い信頼性が示されました。右股関節外旋のROMでは最も高い信頼性が観察されましたが、全体的に信頼性は一貫しておらず、広い信頼区間が見られました。
結 論：
このハイブリッドAIシステムは、健康な成人のリハビリテーション運動中の関節角度の一般的な傾向を捉えることができることを示しましたが、信頼性が不十分であり、病的な動作パターンを持つ患者集団での評価が行われていません。したがって、臨床での使用は現段階では支持されず、さらなる開発と患者コホートでの検証が必要です。