100万人のデータから、高齢者の脆弱性(フレイル)を予測する(AI×医療)【論文】

   

現在の技術ではまだ、老化を止めることは難しい。それでも、老化とうまく付き合っていくことはできる。

課題:高齢者の脆弱性(フレイル)は社会的な問題である

高齢者人口が飛躍的に増加する中、高齢化に伴う健康課題は、医学的にも社会的にも大きな関心の的となっている。2017年の国連報告書によると、60歳以上の高齢者の世界人口は2000年には6億人であり、2050年には約20億人に増加すると予測されている。

高齢化に伴う深刻な問題の一つが、脆弱性(フレイル)状態の有病率の増加がある。フレイルは、老化によって心身が衰えた状態であり、一般的に日常活動における移動制限の増加につながる。加齢に関連するものとして最近定義された重要な状態の一つである。

フレイルに対して、研究者らはどのような研究を行っているのだろうか。今回は、イタリアのトリノ大学のAdane Tarekegnらの研究を紹介したい。

彼らは、高齢者のフレイル状態の予測モデルの開発を試みたのだった。

テーマ:機械学習を用いてフレイルを予測する

まずはAdane Tarekegnらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

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