■ポイント■

◎複数施設から収集した健常者の胸部レントゲン画像を使用して、高精度に年齢推定を行うＡＩモデルを開発

◎ＡＩが推定した年齢と実年齢の差が、慢性疾患の罹患と正の相関関係があることが明らかに

◎余命予測、慢性疾患の重症度や手術リスクの推定などを行うＡＩバイオマーカーの開発に期待

大阪公立大学大学院 医学研究科放射線診断学・ＩＶＲ学の光山容仁大学院生（博士課程 2 年）、植田大樹研究員、三木幸雄教授らの研究グループは、胸部レントゲン画像から体内年齢を推定するＡＩモデルを開発し、推定年齢から実際の年齢を引いた年齢差とさまざまな疾患の関係を実証した。

年齢推定を行うＡＩモデルの開発と訓練、外部テストには、３施設から収集した６万７０９９枚、３万６０５１人の健常者（既往歴のある人は除外）の胸部レントゲン画像を利用した。その結果、ＡＩモデルは相関係数０．９５（９９％信頼区間：０．９５０.９５）の非常に高い推定精度を示した。また、ＡＩが年齢推定する際の可視化画像から、下肺野や大動脈弓に加齢を判定する判断根拠がある可能性を示唆した（図）。

さらに、同ＡＩモデルを、別の２施設から収集した有疾患者３万４１９７人の胸部レントゲン画像を用いて、疾患と年齢差をオッズ比により分析。推定年齢が実年齢より高いほど、高血圧や高尿酸血症、慢性閉塞性肺疾患、間質性肺炎といった慢性疾患の罹患と正の相関関係があることを明らかにした。

胸部レントゲン画像は、撮影が簡便で広く利用可能な検査方法。ＡＩの活用により、バイオマーカーとして余命予測、慢性疾患の重症度推定や手術時の合併症予測への応用が期待される。

この研究成果は、８月１７日午前７時３０分（日本時間）に国際学術誌「Ｔｈｅ Ｌａｎｃｅｔ Ｈｅａｌｔｈｙ Ｌｏｎｇｅｖｉｔｙ」にオンライン掲載された。