新しい見出し AIを活用して膝置換術後の激痛リスクを特定、HSSの研究が大賞受賞 解説 明確かつ簡潔：「AIを活用して膝置換術後の激痛リスクを特定」という部分で、研究の主な目的と方法を簡潔に示しています。 魅力的で情報量が多い：AIの活用と具体的なリスク因子（年齢、BMI、術前鎮痛薬使用など）を含めることで、技術マニアにアピールしています。 事実の正確性：原文の内容を踏まえて、研究の成果と受賞の事実を正確に伝えています。 自然でジャーナリスティックなトーン：科学的な事実を自然な言葉で表現し、ニュースとしての読みやすさを保っています。 核となるメッセージの正確な伝達：膝置換術後の激痛リスクをAIで特定し、患者の個別の疼痛管理計画を立てることが可能になったという核心的なメッセージを明確にしています。

AIを活用した膝置換術後の痛み风险管理研究がASRAから表彰 フロリダ州オーランド -- 5月1日、American Society of Regional Anesthesia and Pain Medicine (ASRA) の第50回年次総会で、人工知能を用いて膝置換術後の患者の痛みパターンを分類し、重症疼痛のリスクを特定した研究が最優秀賞を受賞しました。この賞は科学研究の優れた成績を讃え、ASRA研究委員会が選出したトップ10の要旨の中で得点が最も高かった3作に与えられます。 Hospital for Special Surgery (HSS) の痛み予防研究センターディレクターであるAlexandra Sideris博士は、「地域麻酔と痛み医学の分野の主な専門組織の一社が私たちの部門の協力的研究を認知してくれて光栄です」と述べました。「この受賞は、当センターやより広い科学界が患者ケアに革新をもたらすことに専念していることを示しています」。 米国では毎年100万人以上が膝置換術を受け、この数字はさらなる増加が見込まれています。Sideris博士は、「患者ごとの個別の疼痛軌道を理解することが必要であり、そのためにはAIの活用が最も有望なアプローチ之一つです」と強調。HSSの大量の患者データベースを用いて、機械学習は年齢、性別、BMI、術前疼痛レベルなどの因子を解析し、術後に重症疼痛のリスクが高的な患者を予測する可能性があります。 HSSの研究チームは、以下のような目標を持っていました。総膝置換術後の病人の痛みパターンを機械学習を用いて分類し、疼痛結果を予測するための重要な特徴量を決定し、術直後における重度疼痛のリスクが高い患者を特定すること。この後向き研究は2021年4月1日から2024年10月31日の間にHSSで総膝置換術を受けた17,200人の患者を対象としました。 Justin Chew博士兼臨床フェローは、「無指導機械学習を用いて、総膝置換術後の患者には２つの異なる痛みパターンが存在することが明らかになりました。一つは術後に重度で抑えにくい痛みを経験するグループ、もう一つは痛みが比較的良く管理できるグループです」と説明。「さらに、監督学習を用いて重度疼痛の最も有意な予測因子を特定しました。若年層、身体的・精神的障害の程度の高さ、高いBMI、術前のオピオイド類やガバペentinoid使用がリスク因子と判明しました」と付け加えました。 Sideris博士によると、今後もHSSはAIを活用して患者の成績を向上させることを目指した研究を続ける予定だそうです。受賞研究は術直後を対象としていましたが、長期的な観察を続け、術前の対策、手術中と術直後の疼痛管理戦略をどのように改善すべきかを究明することを目指します。 業界関係者のコメントとHSSについて 「AIが医療分野に大きな変革をもたらす可能性を示す素晴らしい研究であり、疼痛管理和患者満足度の向上に大きく貢献すると期待されます」と、業界の専門家は述べています。HSSは筋骨格健康に特化した世界トップの学術医療センターであり、その主力であるSpecial Surgery Hospitalは15年連続で米国の整形外科病院として最も評価されています。165カ国以上で筋骨格知識と研究の発展に寄与する教育やイノベーションも積極的に推進しています。