研究

超高齢社会において健康寿命の延伸は，医療費の抑制、社会・地域の活性化につながる取り組むべき重要な課題である。特にフレイルや認知症の早期発見・予防法は、高齢者の ADL・QOL 向
上と共に医療費削減につながる重要な研究テーマであり、東京大学高齢社会総合研究機構では、AI を用いて一般の健診データよりフレイル・認知症の早期発見と予防法の研究開発を行ってきた。
そこで東京大学と大阪府羽曳野市の２者により、羽曳野市の健診データ等を解析し、生活習慣病、フレイルと認知症の関係について AI を用いて検討し、一般血液検査データなど健診データ
より、フレイル・認知症を早期に発見し、予防する方法を研究する。

羽曳野市が保有する特定健康診査等のデータを用いて以下の解析を行う。
①中年層（40 歳以上、65 歳未満）と高齢層（65 歳以上）における生活習慣病などの全身性代謝障害の発生頻度の差を分析する。
②加齢に伴う全身性代謝状態の変化について検討する。
③ディープラーニングを用いて健診データから認知障害発症リスクを推定する。
④中年層と高齢層における認知障害発症リスク因子の差異について検討する。
⑤高齢者の認知症スクリーニング検査における適切な検査項目について検討する。
⑥以上の結果に基づいて、健診データの AI による認知症発症リスク判定と食事療法を組み合わせた認知症予防プログラムを開発する。