膝関節置換術におけるX線画像分析への人工知能の応用：系統的レビュー
カテゴリ：診断支援・画像解析
公開日：2026年2月19日
タイトル：Application of artificial intelligence in X-ray imaging analysis for knee arthroplasty: A systematic review
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(5): e0321104. doi: 10.1371/journal.pone.0321104. Epub 2025 May 07.
概 要：
本研究は、膝関節置換術におけるX線画像の解析における人工知能（AI）アルゴリズムの使用を調査しました。膝関節置換術の世界的な罹患率が増加している中、AIは整形外科において有望な技術とされています。21件の研究が分析に含まれ、インプラントブランドの特定や分類、サイズ測定、コンポーネントの整列、インプラントの緩みの検出、人工関節感染の診断が行われました。AIは、インプラントの認識において高い精度を示しました。
方 法：
Ovid-Embase、Web of Science、Cochrane Library、PubMed、CNKI、WeiPu（VIP）、WanFang、CBMのデータベースを2024年3月まで系統的にスクリーニングしました。診断精度研究の質評価ツールを使用してバイアスのリスクを評価しました。
結 果：
21件の研究のうち、10件がインプラントブランドを特定・分類し、6件がサイズと整列を測定、3件がインプラントの緩みを検出、2件が人工関節感染を診断しました。インプラントブランドの分類において、5件の研究がAUC 0.98から1.0の近似完璧な予測を示し、10件が96-100%の精度を達成しました。インプラント測定では、1件がAUC 0.62、他の2件が80%以上の精度を示しました。感染予測では、1件がAUC 0.91、精度90.5%を達成しました。インプラントの緩み検出では、AUCが0.976以上、精度85.8%から97.5%でした。
結 論：
AIは膝関節置換術におけるインプラントの認識において有望であることが示されました。今後の研究では、AI開発において厳密なアプローチを採用し、方法の透明な報告やオープンソースソフトウェアの作成が求められます。