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人工知能（AI）と数理医学モデルの活用

当院では年間800〜1000件の手術を行っており、そのすべてが骨盤臓器脱と尿失禁に関するものです。
豊富な症例データをAIで解析し、一人ひとりに最適な治療法を予測・提案します。

Vesperは、Pythonベースの解析プラットフォームに以下の数理モデルを統合した独自のAIシステムです。

離散数学（Discrete Mathematics）
- グラフ理論・クラスタリング・ネットワーク解析
- 症状・検査値・治療結果をノードとエッジで構造化し、最適経路を探索
機械学習（Machine Learning）
- ランダムフォレスト・サポートベクターマシンによる予測モデル
- 手術後の再発率・副作用発生率の個別予測
因果推論（Causal Inference）
- 傾向スコア解析で、治療選択と患者背景の関係を明らかに
ベイズネットワーク（Bayesian Network）
- 複雑な症状間の因果関係を確率的にモデル化
トポロジカルデータ解析（Topological Data Analysis）
- 高次元データから患者サブタイプや新規パターンを抽出

MRI検査

ウロダイナミック検査

これらを手術時間・出血量・術後再発率・VAS疼痛評価と統合して数理モデルを構築します。さらに、Harvard Database等の国際データベースと比較し、治療精度を高めます。

当院のAI研究は、Nature系Scientific Reports、Cureus、BMC Women’s Health、Int Urogynecol Jなど国際誌に多数掲載されています。

離散数学応用
- Natural language processing reveals network structure of pain communication in social media using discrete mathematical analysis. Sci Rep. 2025
- Laser treatment for urinary incontinence in elite female athletes analyzed using a discrete mathematics approach. Sci Rep. 2025
ベイズ統計応用
- Frailty and Stress Urinary Incontinence: Bayesian Network and Discrete Mathematical Approach. Cureus. 2025
トポロジカルデータ解析応用
- Topological Data Analysis of Ninjin’yoeito Effects… Cureus. 2024
機械学習応用
- Predictive Factors for High Post-void Residual Volume… Cureus. 2023
- Analysis of Predictive Factors for Return to Sports… Cureus. 2023
因果推論応用
- Comparison of urethral sling surgery and non-ablative vaginal Erbium:YAG laser treatment… Lasers Med Sci. 2021