RESEARCH TO PRACTICE · CONNECTEVE
変形性関節症の進み方は人によって異なります。私は現在の状態を同じ基準で評価し、変化を数値で記録し、今後の経過を予測する方法を研究しています。
論文で検討した測定方法を診療でも使えるようにすること、その結果を患者さんにわかりやすく説明することも、同じ取り組みの一環です。CONNECTEVEでは、この研究を医療AI、ソフトウェア、手術ロボットの開発につなげています。
予後予測研究
関節症の評価からさらに進み、どの膝が速く変化し、どの情報がその違いを説明するか研究してきました。4つの研究は、アライメントの変化、関節症の進行、反対側の発症、同じグレード内の構造的な違いをそれぞれ調べています。
01 · Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy
10,841肢の立位全下肢X線を追跡し、初期アライメントと関節線収束角（JLCA）がその後の変化速度にどう関係するか調べました。
初期内反群の34.0%、外反群の25.7%で、同じ方向へ年間0.50°以上進行しました。大きなJLCA、初期アライメント、高い関節症グレードが速い変化と関連しました。
関節裂隙に加え、下肢全体の軸と関節線を追跡する意義を示しています。
02 · Journal of Orthopaedic Research
OAIの5,966膝でモデルを開発し、別のMOSTの3,392膝で4–5年後の画像上の進行を検証しました。
初期KLグレード、反対側の関節症、内側・外側の関節裂隙狭小化、BMI、WOMACスコアの6変数を選択しました。外部検証AUCは0.76でした。
通常の診療情報で経過観察のリスクを分ける研究です。痛みや手術の必要性を直接予測したものではありません。
03 · Journal of Orthopaedic Research
片側の膝に関節症がある1,353人を対象に、OAIで学習し、MOSTで反対側の膝の4–5年後の発症を試験しました。
反対側の初期外側関節裂隙狭小化など9変数を用いました。独立試験群のAUCは0.69で、中等度の識別性能でした。
症状のある側だけでなく、反対側の膝も評価・追跡する根拠となります。
04 · Osteoarthritis and Cartilage Open
5,802人の10,804膝で、初期KL 1・2を骨棘優位型と関節裂隙狭小化優位型に分け、症状と進行を比較しました。
同じグレードでは痛み・機能に差がありませんでしたが、KL 3以上への進行速度は構造的な型によって異なりました。骨棘優位群では進行までの平均時間が長くなりました。
グレードの数字だけでは説明しにくい構造的な違いを示しています。画像の進行と現在の症状はそれぞれ評価する必要があります。
X線で関節裂隙、骨棘、脚のアライメントを一定の方法で測定します。評価者によって基準が変わらないよう、測定項目と方法をそろえることが重要です。
関連文書関節炎評価に追加して,間隔と角度を連続値として残す. 測定の変化から偏差を分離し,追跡観測における小さな変化を見てみましょう.
関連文書ビデオや症状,生活と医療情報を分析し将来的な変化を予測します 他のグループでのテストも実施し個々の治療決定の範囲を検証しています
関連文書01 · 評価を客観化する道具
「関節炎は何期ですか」に答えるには、どの特徴から判断したか説明できる必要があります。裂隙が狭い場所、骨棘の位置、下肢全体の角度を同じ基準で調べることが出発点です。
CONNEVO KOAは膝X線の骨棘・関節裂隙を解析し、K-L等級判定を支援します。解析を画像に表示し、医療者が原図と確認して説明に利用します。AI指標は症状・診察・撮影条件を併せて解釈します。
02 · 構造と変化を定量化する道具
同じOA等級でも裂隙と下肢アライメントは異なります。変化を記録するには反復可能な測定と撮影肢位の差の確認が必要です。裂隙と角度を細かく測り、時間とともに何が変わるか研究しています。
CONNEVO Metricは股関節から足首までの下肢全長X線でアライメントを自動測定します。HKAA、WBLR、MPTA、mLDFA、JLCA、JLOAを可視化し、結果書を提供します。膝構造の説明や手術計画を検討する共通資料になります。
関節裂隙を扱う OJSW研究は、画像上のわずかな変化を定量的に評価する、もう一つの方法です。論文では、関節面に直交する最小関節裂隙幅の測定性能を評価しました。oJSW画像解析技術は、変形性膝関節症の新薬の臨床試験で構造変化の評価に活用されています。
脊椎・骨盤アライメント · CONNEVO Spin
腰椎側面X線画像から、AIがアライメント指標を測定します。
立位腰椎側面画像を解析し、LL、SS、PI、PT、L4-S1などのアライメント指標を自動測定。手術前後の比較と患者への説明を支援します。
X線画像に表示された角度と測定結果を見ながら、医師の説明を確認できます。手術前後の画像を比較することで、脊椎と骨盤のアライメントの変化を理解する助けになります。
04 · 患者様と同じ画像を説明する
数値を得ることと同じくらい、その意味をともに理解することが大切です。画像のどこが変化したのか、各治療に何を期待できるのかを説明し、患者さんが自分の生活や目標に合った質問をできるようにする必要があります。
CONNEVO Suiteは、KOAとMetricの解析結果を診療相談の画面に表示し、教育動画、説明資料、患者さんごとのレポートにつなげます。画像上の所見や数値を患者さんに説明する過程を、診療の流れに組み込んだ製品です。私が作成した患者教育コンテンツと、このウェブサイトの運動・治療に関する記事も、同じ目的から生まれました。
手術計画・ロボット・PHYSICAL AI
膝の構造と計画を理解する研究により,手術ロボットが開発されました. 骨を切ってバランスを取るためにどんな基準を使えばいいか具体的には手術の位置が計画に一致するかどうか
CONNECTEVEはCTベースの計画と3Dスキャンを組み合わせロボットの制御技術を開発しています 物理的なAIはイメージングやセンサーを使って現実世界を理解する研究です 手術データとデジタル双子の構築も進行中です.
関節裂隙・アライメント・解剖
個別の目標・骨切除・バランス
3D位置合わせ・センサー・ロボット制御
ノ・ドゥヒョンの運動動画
関節炎のある方に向けた筋力運動とストレッチを動画でご覧ください。動かす範囲と運動量は膝の状態に合わせて調整します。
YouTubeで運動動画を見るこれはソウル総合病院テレビの膝講演と CONNECTEVE の公式チャンネルで患者様説明ビデオに繋がります
CLINICAL EVIDENCE
何を測り、どの資料で検証したかを確認します。基盤技術、外部検証、経済モデルは異なる問いに答えます。
KOA · KNEE OA GRADING
韓国の2大学病院、1,273人・2,546膝で評価しました。関節症の有無（KL ≥2）のAUCは0.94、正確度は94.2%でした。境界となるKL 2の感度は77.2%です。関節症の有無と各等級の判定を区別する必要があります。AI単独の外部検証研究です。
oJSWは関節面に直交する最小関節裂隙を測定します。15,313画像でJSN >0・>1・>2のAUCは0.86・0.95・0.97でした。現在の画像の狭小化を区別した成績です。
Byung Sun Choi, Seong Hwan Hong, Hae Jung Lee, Seong Hwan Kim. Performance of an Artificial Intelligence-Based Software for Automated Kellgren-Lawrence Grading of Knee Osteoarthritis: A Multicenter Cohort Study. Journal of Arthroplasty · 2026. doi:10.1016/j.arth.2026.01.078.
Do Weon Lee, Dae Seok Song, Yong Seuk Lee, Ja-Young Choi, Du Hyun Ro. Deep learning-derived orthogonal minimum joint space width improves radiographic assessment of knee osteoarthritis severity and progression. Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy · 2025. doi:10.1002/ksa.70227.
Metric · LOWER-LIMB ALIGNMENT
全下肢X線のランドマーク認識から発展し、3施設300画像で外部検証しました。専門医とのICCは0.936–0.997、処理は約0.3秒でした。HKAAで1.5°を超える誤差はありませんでしたが、他の指標の誤差は個別に確認する必要があります。
Sung Eun Kim, Jun Woo Nam, Joong Il Kim, Jong-Keun Kim, Du Hyun Ro. Enhanced deep learning model enables accurate alignment measurement across diverse institutional imaging protocols. Knee Surgery & Related Research · 2024. doi:10.1186/s43019-023-00209-y.
Jo C, Hwang D, Ko S, Yang MH, Lee MC, Han HS, Ro DH. Deep learning-based landmark recognition and angle measurement of full-leg plain radiographs can be adopted to assess lower extremity alignment. KSSTA · 2023. doi:10.1007/s00167-022-07124-x.
SPIN · SPINOPELVIC PARAMETERS
角度研究は腰椎側面1,011画像でLL・PI・PT・SSを評価しました。別の腰仙移行椎検出研究は試験AUC 0.84、特異度61.9%でした。角度測定と解剖学的変異の検出は異なる課題です。
Kang DH, Jeong YJ, Kim ST, Kim Y, Chang BS, Kim H, Chang SY, Ro DH. Automated measurement of pelvic parameters using convolutional neural network in complex spinal deformities: overcoming challenges in coronal deformity cases. The Spine Journal · 2025. doi:10.1016/j.spinee.2025.01.020.
Donghyuk Kwak, Du Hyun Ro, Dong-Ho Kang. Automated Detection of Lumbosacral Transitional Vertebrae on Plain Lumbar Radiographs Using a Deep Learning Model. Journal of Clinical Medicine · 2025. doi:10.3390/jcm14217671.
韓国の50歳以上の仮想集団を生涯にわたりシミュレーションした研究では、AI支援で費用$3,125の減少とQALY 0.260の増加を推定しました。感度分析の費用効果的となる確率は55.1%でした。実際の患者の費用削減を観察した結果や、保証される削減額ではありません。
KyungYi Kim, Sang Yoon Kim, Sung Sik Kim, Jae Hun Kim, Du Hyun Ro, Byung Sun Choi. Cost-Effectiveness of AI-Assisted Kellgren-Lawrence Grading of Knee Osteoarthritis in the South Korean Health-Care System. Journal of Bone and Joint Surgery American Volume · 2026. doi:10.2106/JBJS.25.01278.
アライメントと関節裂隙を同じ基準で記録することで集団間・時点間を比較できます。これらはソフトウェアを利用した臨床課題の研究であり、製品自体の性能検証とは区別します。
Doohyun Hwang, Min Wook Choi, Seong-Hwan Kim, Hyuk-Soo Han, Chong Bum Chang, Myung Chul Lee, Na-Kyoung Lee, Du Hyun Ro. Age and sex differences in coronal lower extremity alignment in a healthy Asian population. The Knee · 2023. doi:10.1016/j.knee.2023.09.009.
Jisoon Park, Oussama Chaar, Jayakrishnan Narayanakurup, Alamedin Sobhe Abdelsamea Abdelhamead, Du Hyun Ro, Sung Eun Kim. Do knee alignment patterns differ between Middle Eastern and East Asian populations? A propensity-matched analysis using artificial intelligence. Knee Surgery & Related Research · 2025. doi:10.1186/s43019-025-00261-w.
Sung Eun Kim, Samuel MacDessi, Daeseok Song, Joong Il Kim, Byung Sun Choi, Hyuk-Soo Han, Du Hyun Ro. Coronal Plane Alignment of the Knee (CPAK) Type Shifts Toward Constitutional Varus with Increasing Kellgren and Lawrence Grade: A Radiographic Analysis of 17,365 Knees. Journal of Bone and Joint Surgery American Volume · 2025. doi:10.2106/JBJS.24.00316.
Kee Soo Kang, Sang Yoon Kim, Byung Sun Choi, Hyuk-Soo Han, Chong Bum Chang, Du Hyun Ro. Large joint line convergence angle is associated with accelerated coronal alignment progression in osteoarthritic knees: A longitudinal analysis of 10,841 knees. Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy · 2026. doi:10.1002/ksa.70293.
Byung Sun Choi, Jeehyeok Chung, Junpyo Kwak, Hyuk-Soo Han. Subchondral insufficiency fracture is a predictive factor of osteoarthritis progression and conversion to arthroplasty in non-surgically treated medial meniscus root tear. KSSTA · 2023. doi:10.1007/s00167-023-07444-6.
Byung Sun Choi, Juneseok Won, Hyuk-Soo Han. Augmentation with Bone Marrow Aspirate Harvested from the Iliac Crest for Horizontal or Radial Meniscal Tears Yields Favorable Healing Rates in Magnetic Resonance Imaging and Clinical Outcomes. Clinics in Orthopedic Surgery · 2024. doi:10.4055/cios23213.
Jaeseok Park, Sung Eun Kim, Back Kim, Sanggyu Lee, Jae-Jun Lee, Du Hyun Ro. A deep learning based automatic two-dimensional digital templating model for total knee arthroplasty. Knee Surgery & Related Research · 2024. doi:10.1186/s43019-024-00240-7.