高齢者ケアのためのAI駆動型意思決定：治療推奨を向上させるファジーMCDMベースのフレームワーク
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：AI-Driven decision-making for personalized elderly care: a fuzzy MCDM-based framework for enhancing treatment recommendations.
雑誌名：BMC Med Inform Decis Mak. 2025 Mar 08; 25(1): 119. doi: 10.1186/s12911-025-02953-5.
概 要：
本研究は、高齢化社会における医療の持続可能性を向上させるために、個別化された医療推奨の重要性を認識し、高齢者が複雑な医療環境をナビゲートするためのターゲット治療の必要性に応えています。自動化とファジーVIKORアプローチを統合し、電子健康記録（EHR）データを活用することで、高齢者向けの個別化医療提案を改善する自動意思決定メカニズムを構築することを目指しています。この研究は、医療的に有益でありながら、各患者のニーズや好みに合った治療推奨を提供することを目指しています。
方 法：
ファジーVIKORアプローチを用いて、電子健康記録（EHR）データを活用した個別化医療推奨のための強固なフレームワークを確立しました。AI技術を用いてデータ処理を強化し、ファジーVIKORを用いて意思決定の不確実性を管理します。EHRデータは包括的な臨床洞察を提供し、これらの要素を組み合わせることで、高齢者の医療意思決定の課題に応じた治療選択肢のランク付けを行うシステムを構築しました。
結 果：
提案された方法論は、高齢者の治療選択を改善することを示しています。AIによる分析、ファジーVIKOR、EHRデータを組み合わせることで、個々の特性や好みに基づいたランク付けされた治療選択肢を提供する洗練された個別化アプローチを実現しました。この戦略は、医療の複雑さに対処し、精密医療の発展に寄与する可能性を示しています。
結 論：
本研究は、高齢者医療の持続可能性に関する重要な貢献を果たしています。AI駆動型の手法、ファジーVIKOR技術、EHRデータの組み合わせは、精密医療の文脈において治療選択を改善する有望なアプローチを提供します。個別化された医療推奨を受け入れることで、高齢者の特性や好みが意思決定プロセスの中心となり、より良い患者アウトカムと医療サービスの持続可能性を維持する未来が期待されます。