MEDICINE & AI

タイトル：Clin-STAR Corner: Practice Changing Advances at the Interface of Artificial Intelligence/Machine Learning and Geriatrics 雑誌名：J Am Geriatr Soc. 2026 May 23; doi: 10.1111/jgs.70527. 概　要： 本研究は、人工知能（AI）および機械学習（ML）が高齢者医療においてどのように個別化された介入を可能にし、リハビリテーション、予防医療、遠隔モニタリングを支援しているかを探求しています。高齢者がモデル開発において過小評価されていることから、バイアスや一般化の限界に関する懸念が生じています。AI/MLの採用が拡大する中で、倫理的かつ公平な実施を確保するために、新たなツールを批判的に評価することが重要です。 方　法： 2023年1月から2025年12月までに発表された65歳以上の成人を対象としたAI/MLベースの介入を評価したランダム化比較試験（RCT）をMEDLINEで検索しました。31件の記録が特定され、そのうち19件が要約スクリーニングを経て、7件が全文評価に進み、4件がスケーラビリティ、臨床的影響、方法論的厳密さに関する基準を満たすことが確認されました。 結　果： AI/ML介入は、術後リハビリテーションや予防医療において有意義な臨床的利益を示しました。具体的には、体重負荷を定量化するロボットシステム、アルゴリズムに基づくペアリハビリテーション介入、高齢者の股関節骨折リハビリテーションにおけるペアエクササイズ、個別化された運動プログラムを提供するスマートフォンプラットフォーム、ワクチン接種に関するカスタマイズされたカウンセリングを行う会話型チャットボットなどが含まれています。これらのRCTは、AI駆動の介入が身体的回復を促進し、心理社会的な幸福感を支援し、従来のアプローチと比較して予防策の採用を改善できることを示しています。 結　論： 今後の実施においては、デジタルヘルスリテラシー、長期的なフォローアップ、健康的または動機付けられた研究集団から生じる可能性のあるバイアスが重要な考慮事項です。証拠が増える中で、高齢者医療の革新は安全性、倫理、平等なアクセスを優先し、技術的な精度が人間中心のケアを強化することを確保する必要があります。