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Solvvy---千葉大学医学部附属病院との臨床研究成果が「Scientific Reports」に掲載


Solvvyは、千葉大学医学部附属病院との共同研究成果が「Scientific Reports」に掲載されたことを発表した。研究では、慢性腰痛患者に対する認知行動療法(CBT)の適応を予測するため、脳波の複雑性を示す指標「Multiscale Fuzzy Sample Entropy(MFSE)」を検証。特に低周波帯のMFSEは高い識別精度を持ち、CBTの適応判断に有用であることが確認された。さらにCBTの効果を減弱する因子には、低い言語性IQや注意の切り替え困難などが特定され、これをMFSEで可視化可能であると示された。この研究は慢性腰痛以外の疾患にも応用可能性を持ち、今後はさらに多くの研究機関と協力して技術の実用化を進める。

*16:58JST Solvvy---千葉大学医学部附属病院との臨床研究成果が「Scientific Reports」に掲載 Solvvy<7320>は22日、同社の研究開発部門であるSolvvy LAB.が開発したNeuro Switchアプリを活用した千葉大学医学部附属病院痛みセンターによる臨床研究の成果が、英国のNature Portfolioが発行する学術誌「Scientific Reports」に掲載されたと発表した。

同研究は、慢性腰痛患者に対する認知行動療法(CBT)の効果を予測する新たなバイオマーカーとして、脳波の複雑性を示す指標「Multiscale Fuzzy Sample Entropy(MFSE)」の有用性を検証したものである。特に低周波帯域のMFSE値は、CBTの適応判断において高い識別精度(AUC=0.825)を示し、1.25を閾値とすることでCBTの効果が見込める患者の選定に寄与することが確認された。

さらに、CBTの効果が減弱する因子として、言語性IQの低さ、注意の切り替え困難、想像力の乏しさ、細部への固執などが特定され、MFSEを用いることでこれらの特徴を包括的に可視化できることが示された。これにより、CBTの効果が期待できない患者への過剰治療を避け、医療リソースの最適化が可能となる。

同研究成果は、慢性腰痛に加えて、うつ病や発達障害など他の慢性疾患に対する認知行動療法(CBT)の適応判断にも応用できる可能性を示している。今後は、この技術を用いた実用的なメンタルヘルス支援の実現に向けて、さまざまな分野の研究機関との連携を広げていく。 <ST>
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