富士フイルムと順天堂医院、AI技術で外来患者の転倒リスクを予測する技術を共同開発

国内の医療現場では、患者の転倒事故が高い頻度で発生している。骨折や頭部外傷といった重大なけがにつながる可能性があり、患者の生命予後やQOLに深刻な影響を及ぼす可能性があるため、転倒リスクの評価は重要だ。

一方で、外来患者のアセスメント対象となる患者数が多く、医療機関における滞在時間が限られているため、十分な評価が困難なのが実情だ。

こうした中、富士フイルムと順天堂大学医学部附属順天堂医院は、富士フイルムの医療機関向け統合診療支援プラットフォーム「CITA Clinical Finder」内の診療データを基に、AI技術を用いて外来患者の転倒リスクを予測する技術を共同で開発した。

今回開発された技術は、富士フイルムの統合診療支援プラットフォーム「CITA Clinical Finder」に蓄積された診療データと、AI技術のひとつである機械学習を用いて、外来患者の転倒リスクを予測するものだ。

「CITA Clinical Finder」に集約された院内のデータから、年齢や特定の薬剤の処方歴など500種類以上の転倒リスクと関連性が高いと考えられる特徴量を生成し、AIに学習させて開発した。

予測された各患者の転倒リスクはパーセンテージで表示され、予測に寄与した特徴量を、転倒リスク要因として提示することが可能だ。

なお、順天堂医院の外来患者約70,000名のデータを用いて精度評価を実施した結果、予測精度を示すAUROCは0.96で、入院患者を対象にした先行研究（AUROC：0.90）と比べて優れた結果を示した。

今後富士フイルムと順天堂医院は、この技術のさらなる有効性検証を進め、早期実用化を目指すとしている。

IoTNEWS編集部

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