米フロリダ大学の研究チームは「電子カルテデータに機械学習手法を用い、アルツハイマー病を臨床診断より早期に予測する」研究を行っている。

同研究では、フロリダ州1,680万人の電子カルテデータを対象としている。ここから、「アルツハイマー病および関連認知症（ADRD）」と診断された23,835人、および100万人を超える対照患者を特定し、2つの機械学習手法による予測モデル（理論知識型モデルおよびデータ駆動型モデル）を構築・検証した。

本研究のデータ駆動型モデルでは、理論知識型モデルでは用いられていないリスク因子を複数特定しており、筋力低下・気分障害・倦怠感・疲労などを挙げている。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2023年3月1日掲載）

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