ビッグデータを活用し、
機械学習による予後予測を推進

　脳卒中後、症状がどのくらい回復するかという予後予測は、患者本人や家族にとってはとても重要なことである。なぜなら、回復する程度や回復に要する期間の見込みが事前にわかれば、その後の社会生活のプランが立てやすいからだ。しかし、脳卒中後の予後の予測は簡単ではない。そこで玉利教授が取り組んでいるのが、AIを用いた予後予測だ。膨大な脳卒中患者の脳画像や身体機能のデータを発症から退院まで追跡し、そのデータを機械学習させることによって、より正確な予後予測に役立てようとしている。

「リハビリテーションによって患者さんが回復する程度は、脳の損傷程度や患者さんの年齢、1日あたりのリハビリテーション時間、担当するセラピストのスキルや経験など、さまざまな因子に影響されます。特に数か月もかけてリハビリテーションが行われる脳卒中の場合、予後予測が非常に難しいのが現状です。しかし、脳画像を含めた膨大なビッグデータを解析することにより、予後予測の精度が高まる可能性はあると考えています」

医工連携が
新たなリハビリテーションを創造する

　玉利教授は、脳卒中患者の麻痺の回復や歩行支援を目的としたロボットや装具の開発などにも携わっており、最新の工学技術を積極的に活用することで脳卒中患者のリハビリテーションは大きく変わっていくと言う。

「例えば、脳卒中の後遺症に『半側空間無視』という病態があります。空間の左右いずれか半分に注意が向かず、生活に困難をきたすものです。半側空間無視の有無を検査するこれまでの方法は、紙に描かれた直線の中央に印をつけてもらう（半側空間無視があれば印が左右に偏る）ものでしたが、紙面上の検査では問題が見つからないのに、生活上では明らかに半側空間無視が認められることもありました。しかし、ヘッドマウントディスプレイやVRを用いて没入感の高い検査を開発することにより、問題の見落としを減らすことができるようになっています」

　日本がめざすSociety 5.0は、サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたシステムによって開かれる。リハビリテーションの世界においても、患者データの収集・蓄積・分析・活用が不可欠で、最新の工学技術を応用することにより、それはさらに発展する。

「医工連携の推進は、新たなリハビリテーションを創造し、病気や怪我の後遺症を抱える多くの患者さんを救う手立てとなると考えています。そのために、研究を通した科学的な根拠を提示することで、研究という立場から医療従事者としての役目を果たしたいと思っています」