心不全患者のフレイルをAIで自動判定
歩行様式の動画から定量評価するアプリを開発
心不全患者の15～50%がフレイルを合併している。高齢心不全患者の治療方針決定および予後予測において、既存のフレイル指標であるClinical Frailty Scale（CFS）は有用とされている。しかし、CFSの評価基準は主観的であるため、専門医と非専門医での評価の一致率に課題がある。北海道大学大学院心不全低侵襲先進治療学分野の水口賢史氏らは、高齢心不全患者の歩行様式を撮影した動画データを用いた深層学習により、高精度にフレイルを自動判定する人工知能（AI）アプリを開発したとEur Heart J（2023年12月20日オンライン版）に発表した。（関連記事「高齢心不全のフレイル評価に有用な指標FI」）
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