カリフォルニア大学アーバイン主導の研究によると、電子ヘルス記録を利用している機械学習アルゴリズムは、65歳以上のアメリカインディアン/アラスカ先住民の成人の2年間の認知症リスクを効果的に予測できます。この調査結果は、他のヘルスケアシステム、特にリソース制限された集団に提供されたヘルスケアシステムに貴重な枠組みを提供します。
コンピューターモデリングの結果は、異なる機械学習モデルで一貫して特定された認知症診断のいくつかの新しい予測因子も発見しました。調査結果はに公開されています Lancet Regional Health – Americas。国立衛生研究所は研究を支援しました。
これまで、米国国勢調査局で定義されているように、歴史的に研究されていないアメリカインディアン/アラスカ先住民の間で認知症のリスクを予測するのに役立つ機械学習モデルの力を利用することについて他の研究はありませんでした。
コンピューターは、各タスクの明示的なプログラミングなしで膨大なデータセットを使用して予測または決定を行うことができる機械学習モデル、大規模なデータセットの分析において効率、精度、スケーラビリティを向上させます。
高齢のアメリカインディアンとアラスカ出身の成人の人口は、2020年から2060年の間に3倍近く増加すると予測されています。
認知機能低下、免疫系の低下、うつ病などの多くの病気に加えて、認知症は広範囲にわたる社会的影響を及ぼします。それは感情的に家族に打撃を与え、かなりの医療費を抱え、生活の質の一般的な低下に貢献します。
公衆衛生の研究者は、臨床医と政策立案者が人口の健康について情報に基づいた決定を下すのを支援する上で重要な役割を果たしています。将来の研究がこれらの結果を確認した場合、私たちの調査結果は、リスクの高い個人を特定し、タイムリーな介入を促進し、ケアの調整を改善する際に、インドの保健サービスと部族の医療臨床医にとって価値があることが証明される可能性があります。」
Luohua Jiang、疫学および生物統計学の教授、UCアーバインジョーC.ウェン人口および公衆衛生学校
国立衛生研究所の目的（人工知能/機械学習コンソーシアムの健康公平性と研究者の多様性、1OT2OD032581）および国立老化研究所（R01AG061189）が研究のための資金を提供しました。
ソース：
ジャーナルリファレンス：
ポート、K。、 et al。 （2025）。アメリカインディアンとアラスカ先住民の認知症を予測する機械学習：レトロスペクティブコホート研究。 ランセット地域の健康 – アメリカ。 doi.org/10.1016/j.lana.2025.101013。
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#機械学習モデルはアメリカインディアンアラスカ先住民の成人の間で認知症のリスクを予測する
2025-04-03 03:00:00