日本の研究グループは、手根管症候群のスクリーニングに使用できるスマートフォンアプリケーションを開発しました。
グループには、スマートフォンアプリケーションを使用するモーション分析が組み合わされています機械学習手根管症候群を検出する手法を開発するために、異常検出方法を使用します。
中年の女性で最も一般的な病気は、手首の神経が圧縮され、しびれと困難な動きの指を引き起こします。
現在、神経伝導研究を使用して正確な診断に到達することができますが、これは高価な機器と特殊なスキルが必要なため、広く使用されている方法ではありません。
その結果、手根管症候群を検出するための単純なスクリーンツールを使用したこの開発は、重要な進歩です。
東京医療および歯科大学の藤田博士、およびキオ大学のユタ・フジウラ准教授を含む研究グループは、病気の進歩との親指の動きの貧弱な動きに焦点を当て、その特性を分析しました。
1分以内に再生できるスマートフォン用のゲームを作成しました。それは親指で再生され、チームは、手根管症候群の可能性を評価するために機械学習を使用してゲームプレイ中に親指の軌跡を記録するプログラムを開発しました。
患者データを収集することさえせずに、研究者は異常検出方法を使用して12人の無症候性参加者の推定データを構築することができました。
その後、その精度を認証するために15人の新しい無症候性被験者と手根管症候群の36人の患者にプログラムを適用したとき、結果は93％の感度、69％の特異性、および0.86の面積が曲線（AUC）で励みになりました（AUC） 。
チームが開発したアプリケーションは、家や保健センターなど、フィールドの専門家が存在する環境で手根管症候群のスクリーニングに使用できます。
今後、研究者は、病気が疑われるときに専門家による検査を促進できるシステムを開発したいと考えています。
研究はの一部として実施されました日本科学技術機関の戦略的基礎研究プログラム、胚科学技術のための前身研究（Presto）。
