インフォコム株式会社と北海道大学は、心不全患者の歩行様式を撮影した動画からフレイル（虚弱）を自動計測できる人工知能（AI）アプリを開発しました。
心不全患者の約15-50%がフレイルを合併しており、適切な治療にはフレイル段階を正しく評価することが重要ですが、医師によってフレイルの程度判定に差が出てしまうという課題がありました。
本研究では、北海道大学大学院医学研究院循環病態内科学教室が収集した心不全患者の歩行動画をAIに学習させ、歩行速度や歩幅、歩容などの特徴量からフレイルの程度を判定するアルゴリズムを構築しました。
417名の心不全患者を対象とした精度検証の結果、AIアプリはフレイルを高精度に判定できることが確認されました。
今後、開発されたフレイル判定AIアプリのプログラムを医療機器に実装することにより、心不全患者のフレイル早期診断や治療選択、リハビリテーションの効果判定など、様々な臨床応用が期待されます。
