順天堂大学保健医療学部理学療法学科の山田莞爾助教らの研究グループは、高齢心不全患者の退院１年後の生命予後を、退院時の客観的な身体機能データを用いて高精度に予測するＡＩモデルを開発した。

国内96施設の多施設共同前向き研究に参加した高齢心不全患者約１万例の大規模データを解析した結果、従来の臨床リスクスコアを上回る予測精度を達成した。ＡＩの解析により、食事、移乗、整容、トイレ動作、移動など１０項目の日常生活動作（ＡＤＬ）の自立度を評価する指標である「バーセルインデックス」や歩行能力などを評価する「ＳＰＰＢ」といった身体機能が、心機能などの従来の指標に匹敵する強力な予測因子であることを科学的に示した。

この成果は、退院後の患者一人ひとりに合わせた個別化医療を促進し、医療資源の効率的な配分に貢献するものと期待される。

この研究は、山田助教とともに、順天堂大医学部循環器内科学講座の鍵山暢之准教授、同保健医療学部理学療法学科の高橋哲也教授と日本循環器理学療法学会との研究グループにより行われた。論文は公衆衛生・臨床医学・医療政策などを扱う国際学術誌『Ｔｈｅ Ｌａｎｃｅｔ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｈｅａｌｔｈ – Ｗｅｓｔｅｒｎ Ｐａｃｉｆｉｃ』に２月３日付で公開された。