2型糖尿病患者における認知症の早期発見：機械学習アプローチを用いた予測分析
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Early Detection of Dementia in Populations With Type 2 Diabetes: Predictive Analytics Using Machine Learning Approach
雑誌名：J Med Internet Res. 2024 Dec 11; 26: e52107. doi: 10.2196/52107. Epub 2024 Dec 11.
概 要：
本研究は、2型糖尿病（T2DM）患者における認知症リスクを評価するための個別化された予測モデルを人工知能を用いて開発することを目的としています。糖尿病と認知症の関連性が懸念される中、抗糖尿病薬を処方された患者を対象に、5年および10年の認知症リスクを予測します。台湾の3つの病院からの電子医療記録を用いた後ろ向き多施設研究で、8つの機械学習アルゴリズムを適用し、患者の特性や併存疾患、薬剤使用、検査結果などを考慮したモデルを構築しました。
方 法：
この研究は、台湾の台北医学大学臨床研究データベースから得られたデータを用いた後ろ向き多施設研究です。対象は43,068人の2型糖尿病患者で、合計1,937,692回の受診がありました。モデル開発と検証には1,300,829回の受診が使用され、636,863回は外部テスト用に確保されました。ロジスティック回帰から人工ニューラルネットワーク（ANN）までの8つの機械学習アルゴリズムが適用されました。
結 果：
ANNアルゴリズムを用いたモデルは、5年フォローアップ期間でAUROC 0.97、10年フォローアップ期間でAUROC 0.98を達成しました。最も重要な予測因子は、年齢、性別、トリグリセリド、ヘモグロビンA1c、抗糖尿病薬、脳卒中歴、その他の長期薬剤でした。モデルのAUROCは、ロジスティック回帰で0.67からANNで0.98までの範囲でした。
結 論：
新たに開発したコンピュータ支援の認知症リスク予測モデルは、抗糖尿病薬を処方された患者の臨床診断と管理を支援する可能性がありますが、モデルの実用性と外的妥当性を評価するためのさらなる調査が必要です。