2021-02-24 アプリを使った振るえの鑑別 J Neurol Sci . 2020 Apr 15;411:116723. doi: 10.1016/j.jns.2020.116723. Epub 2020 Feb 4. Spiral drawing: Quantitative analysis and artificial-intelligence-based diagnosis using a smartphone Nobuyuki Ishii 1, Yuki Mochizuki 2, Kazutaka Shiomi 3, Masamitsu Nakazato 4, Hitoshi Mochizuki 5 宮崎大学医学部付属病院から開発された「ふるえAI」 ぼくも使っていますが、その精度に関する報告。 使い方は、アプリをダウンロードし、らせん図を印刷。 アプリケーションのダウンロード先(無料) Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.co.densansoft.furueapp App Store: https://apps.apple.com/jp/app/id1504178174 疑いのある方に、らせん図に沿って書いてもらい、アプリで読み込む。 その結果、正常・本態性振戦・小脳性の3つに鑑別する。 報告では、正常者41名・本態性振戦24名・小脳性振戦26名を対象に実施。 その結果、診断精度は 正常:79(70-85)% 本態性振戦:70(52-88)% 小脳性振戦:73(64-85)% であった。 Table 2 Sensitivity, specificity, and accuracy of artificial intelligence (AI) diagnosis. Normal control (%) Essential tremor (%) Cerebellar disease (%) Median [max, min] Median [max, min] Median [max, min] Sensitivity 62 [92, 54] 44 [89, 22] 64 [73, 27] Specificity 85 [95, 65] 79 [88, 54] 91 [95, 59] Accuracy 79 [85, 70] 70 [88, 52] 73 [85, 64] 単独での診断精度は高くはないです。 しかし、参考にはなると思います。 今回のこの報告では、診断精度のみについてで、 継続した評価で、改善度などにも使えるかは不明ではあります。 また本態性振戦と小脳性のみが対象となっていますので、それ以外の振るえ(パーキンソン病など)には対応していません。