スポーツ医学における人工知能と機械学習：臨床タスクのマッピングと臨床成熟度の評価 - スコーピングレビュー
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年6月13日
タイトル：Artificial intelligence and machine learning in sports medicine: mapping clinical tasks and assessing clinical maturity - a scoping review.
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2026 Jun 12; 26(1): doi: 10.1186/s12911-026-03615-w.
概 要：
本レビューは、スポーツ医学における人工知能（AI）と機械学習（ML）の応用の現状を概説し、臨床的な検証レベルと実装準備状況を評価し、今後の進展と実装のための重要な優先事項を特定することを目的としています。特に、怪我のリスク評価、診断、リハビリテーション、臨床意思決定におけるAIとMLの役割に焦点を当てています。
方 法：
2026年2月5日にMEDLINE、EMBASE、Web of Scienceデータベースを使用して、スポーツ医学の文脈におけるAIまたはMLの応用に関する文献検索を行い、スコーピングレビューを実施しました。
結 果：
8,677件の研究のうち、97件が含まれました。研究の大部分は整形外科（70.1%）と神経学（18.6%）に関連し、AIは怪我の予測、診断画像分析、回復の推定に応用されました。予測モデルと推定モデルが主な応用であり（57.7%）、報告された識別性能は高いことが多かったですが、ほとんどの研究は回顧的データセットと内部検証に依存していました。キャリブレーションの報告は稀で、前向きなワークフロー統合はほとんど見られず、介入予防戦略を試みた研究は1件のみでした。モデリングアプローチ、データ入力、成果の定義において大きな異質性が観察されました。
結 論：
スポーツ医学におけるAIとMLの応用は、しばしば高いサンプル内性能を示しますが、ほとんどは初期段階の開発に留まっています。これらのツールは、現在は自律的な意思決定システムではなく、支援的な補助ツールとして捉えるべきです。