AI-based prediction of the belepharoptosis etiologies by means of machine learning algorithmic analysis of length-tensile force chart of levator muscle

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これまでに得られた眼瞼下垂症例（300余例）の眼瞼挙筋 長さ-張力曲線を、臨床的に診断された病因（腱膜性、筋性・神経原性、眼窩脂肪線維化性など）ごとに分類して、教師データに適するサンプルを抽出した。また、曲線グラフを解析して判別できるような機械学習プログラムを、Scikit-learnのライブラリーから複数のアルゴリズムを試用して作成し、現在このプログラムに教師データを読み込ませ機械学習を行わせている。今後は学習後の評価用のデータセットを用いて、臨床的に最終診断された眼瞼下垂の病因に対する正答率が最も高いアルゴリズムを選択し、それによって未知の病因の眼瞼下垂症例に対する病因の推定がどの程度整合的かを確認してゆく予定である。これらのデータ分析やプログラミングの成果の一部を、2022年日本形成外科学会学術集会一般口演「退行性（老人性）眼瞼下垂の腱膜性/筋性に次ぐ新規病因としての眼窩脂肪線維化性要因」、および2022年日本形成外科学会基礎学術集会一般口演「独力で医師が行うAI搭載リアルタイム潰瘍面積計測カメラの開発研究」で発表した。