Spiral drawing: Quantitative analysis and artificial-intelligence-based diagnosis using a smartphone
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。
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。
