韓国の研究チームは、人工知能（AI）ディープラーニング技術を活用して、従来のX線診断では捉えにくかった膝関節の「最大摩耗部位」を見つける新しい画像指標を開発しました。
ノ・ドゥヒョンソウル大学病院教授とイ・ドウォン東国大学イルサン病院教授の共同研究チームは、患者ごとに異なる膝軟骨の摩耗状態を正確に測定するAIベースの画像指標「oJSW（直交最小関節間幅）」を開発したと6日に発表しました。
今回の研究結果は、ヨーロッパスポーツ医学会の公式学会誌である《KSSTA（膝外科、スポーツ外傷学、関節鏡検査）》の最新号に掲載されました。
研究チームは、アメリカ国立衛生研究所（NIH）の大規模データ（OAI）を活用し、3855人の患者の膝画像15313枚を最大6年間分析し、当該指標の性能を検証しました。その結果、oJSWは関節炎の初期から重度までのすべての重症度の判別で0.86〜0.97の高い診断精度（AUC）を記録しました。これは従来の方法（0.78〜0.95）を一貫して上回る結果です。
AUC値は1に近いほど精度が高いことを示し、無作為に患者と正常者を比較した場合、最大97％の確率で重症度を区別できたことを意味します。
また、12ヶ月間の疾患進行の追跡分析（rSRM）でも0.91〜0.97を記録しました。これはoJSWが時間に伴う膝構造の微細な悪化を従来の指標よりも特異的かつ敏感に捉えることができることを証明したものです。
これまで膝関節炎の重症度は主にX線画像で大腿骨と脛骨の間の間隔（JSW）を測定して評価されてきました。軟骨が摩耗し、骨の間隔が狭くなるほど、疾患が深刻であると判断されます。
しかし、従来の方法は関節の特定の位置を固定して測定するため、患者ごとに異なる「最もひどく摩耗した部位」を十分に反映できず、摩耗がひどい部位を見逃すリスクが大きかったです。一方、今回開発されたoJSWは、AIが関節内部を自動的に探索し、最も狭い点を垂直に測定するため、個々の摩耗状態を精密に反映できます。
ノ・ドゥヒョン教授は「oJSWは関節炎の重症度評価と疾患進行の追跡において構造的指標となるだろう」と述べ、「特に疾患の進行を遅らせる根本的治療薬の臨床試験で敏感な評価ツールとして活用され、新薬開発に貢献することが期待される」と語りました。
