野球肘、ＡＩで診断　最高９７％の高精度―京都府立医大など

　投球動作を繰り返すことで起きる「野球肘」を、人工知能（ＡＩ）を使った画像診断で高精度に検出するプログラムを、京都府立医科大と兵庫県立大の研究チームが開発した。最高９７％の精度で検出可能といい、１年程度で診断機器を開発し、実用化を目指す。論文は５月、米国の整形外科専門誌に掲載された。
　野球肘は「離断性骨軟骨炎」と呼ばれる症状の一つで、過度の投げ込みなどにより肘関節内の軟骨がはがれ落ち、可動域の制限や痛みが生じる。初期段階では症状がほとんど現れないため、気付いた時には悪化していて、手術が必要になるケースが多いという。
　別の調査によると、野球をする中高生の１．６～３．４％が野球肘を抱えている。しかし、超音波検査で初期の野球肘を発見することが重要になるが、検診の頻度は年１回程度にとどまる上、診断できる専門医も不足しているという。
　研究チームは超音波検査の画像から肘関節表面を自動検出し、野球肘かを診断するＡＩプログラムを開発。専門医が持つ大量の画像データを学習させたところ、最高９７％の精度で検出できたという。
　研究チームの京都府立医科大大学院の木田圭重助教（整形外科）は「診断機器が実用化できれば、専門医でなくても診断できるようになって検診の機会が広がり、早期発見、回復につながる」と話している。（2024/08/05-13:33）

A team of researchers from Kyoto Prefectural University of Medicine and the University of Hyogo has developed a program that uses artificial intelligence to detect an elbow condition known as Little League elbow from ultrasonographic images.
   The researchers aim to develop diagnostic equipment using the program for practical use in about a year.
   The elbow condition, one of the symptoms of a disease called osteochondritis dissecans, occurs when cartilage in the elbow joint is damaged by excessive pitching or similar motions, limiting the elbow's range of movement and causing pain.
   The condition shows few symptoms in its early stages but tends to be bad enough to require surgery when there are symptoms.
   According to a separate study, 1.6 to 3.4 pct of junior high school and high school students who play baseball have Little League elbow.