高齢者の身体機能状態の予測：手首加速度計センサーと身体活動のデジタルバイオマーカーからの洞察
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年1月29日
タイトル：Predicting physical functioning status in older adults: insights from wrist accelerometer sensors and derived digital biomarkers of physical activity.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 Nov 01; 31(11): 2571-2582. doi: 10.1093/jamia/ocae224.
概 要：
本研究は、高齢者における身体機能障害（PFI）の予測において、従来の身体活動（PA）指標が持つ限界を克服するため、手首加速度計データから独自の時間的パターンとデジタルバイオマーカーを特定することを目的としています。747人の参加者から得たデータを用いて231のPA特徴を計算し、機械学習アルゴリズムを用いてPFIおよびそのサブタイプ（歩行、バランス、四肢の筋力）の予測モデルを構築しました。
方 法：
本研究は、National Health and Aging Trends Study（NHATS）からの747人の参加者の手首加速度計データを用いたコホート研究です。時間系列分析技術Tsfreshを用いて231のPA特徴を計算し、6つの機械学習アルゴリズムを用いてPFIおよびそのサブタイプの予測モデルを開発しました。SHapley Additive exPlanations法を用いてモデルの解釈と入力特徴の重要度を評価しました。
結 果：
時間的分析により、PFIと健康な対照群の間で9:00から11:00の間に身体活動のピーク差が明らかになりました。最も性能が良かったモデル（勾配ブースティング木）は、手首加速度計データと人口統計データを組み合わせた際に、曲線下面積（AUC）85.93%、精度81.52%、感度77.03%、特異度87.50%を達成しました。
結 論：
本研究は、手首加速度計から得られるデジタルバイオマーカーが高齢者のPFIおよびそのサブタイプを予測する可能性を探求しました。デジタルバイオマーカーを用いたPFIモニタリングシステムの統合は、遠隔PFI監視の現状を改善することが期待されます。