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2023.08.23
大腿骨骨折は高齢者の代表的な骨折で、今後も増加することが予想されています。大腿骨骨折は骨折して初めて自分にリスクがあったことに気が付くことも少なくなく、骨折する前に自身の骨折リスクを知るツールが求められていました。
今回の大腿骨骨折の骨折リスク判定ツールは、病院等での採血等の検査が不要で、機械学習の知識がなくても家庭で実施が可能なものとして設計されました。
自身にリスクがあると判定された場合には、病院を受診するなどして適切な加療を受けることで、骨折を未然に防ぐことが期待されます。
【発表雑誌】 | Bone |
【論文名】 | A machine learning-based scoring system and ten factors associated with hip fracture occurrence in the elderly |
【著者】 | Masaru Uragami, Kozo Matsushita, Yuto Shibata, Shu Takata, Tatsuki Karasugi, Takanao Sueyoshi, Tetsuro Masuda, Takayuki Nakamura, Takuya Tokunaga, Satoshi Hisanaga, Masaki Yugami, Kazuki Sugimoto, Ryuji Yonemitsu, Katsumasa Ideo, Yuko Fukuma, Kosei Takata, Takahiro Arima, Jyunki Kawakami, Kazuya Maeda, Naoto Yoshimura, Hideto Matsunaga, Yuki Kai, Shuntaro Tanimura, Masaki Shimada, Makoto Tateyama, Kana Miyamoto, Ryuta Kubo, Rui Tajiri, Xiao Tian, Fuka Homma, Jun Morinaga, Yoshinori Yamanouchi, Minoru Takebayashi, Naoto Kajitani, Yusuke Uehara, Kumamoto Stop OsteoPorotic hip fractures (K-STOP) group and Takeshi Miyamoto |
【DOI】 | https://doi.org/10.1016/j.bone.2023.116865 |
【掲載URL】 | https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S8756328223001989 |
引用・参考:
機械学習により高齢者の大腿骨骨折を家庭で予測する8因子を同定~骨折予防への発展に期待~(熊本大学HP)
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