いよいよ押し迫りました。昔（数え年）であれば、あと3日で一つ歳をとるわけです。良いお歳（お年）をお迎えください。
さて、「○年齢」という言葉があります。「肌」「脳」「腸」「血管」「骨」・・・といろいろです。いずれも体の老化や疾患を知る手がかりになっています。ちょっと視点が異なりますが、これに人工知能（AI）による「X線年齢」が加わったという紹介です。その内容を情報源から次に引用します。
X線年齢が実年齢より高いと疾患が懸念される
AIを用いて胸部X線画像1枚から患者の年齢を推測するモデルを開発し、このAIモデルによる推定精度は胸部X線の診断に長けた専門医を上回る精度を示しました。また、推定年齢（X線年齢）を心不全患者1,562人に当てはめたところ、心疾患などの併存疾患がある患者はX線年齢が実年齢よりも高く推定されることが分かりました。さらにX線年齢が実年齢よりも高い患者は、低い患者に比べて、心不全による再入院・死亡率が有意に高いことも明らかになりました。
☞ 転載・引用
図やデータは情報源から転載引用させていただきました。スペースの都合でレイアウト編集してあります
記述はできるだけ原典の表現を尊重していますが、抜粋紹介のため、図を含めて表現や用語を変更・省略・整理する場合がありますのでご了承ください。正確を期したい場合は原情報にあたってください。
📖 原情報・出典
理化学研究所プレスリリース
https://www.riken.jp/press/2022/20221215_2/index.html
リリース文書
https://www.h.u-tokyo.ac.jp/press/__icsFiles/afieldfile/2022/12/14/release_20221215.pdf
Communications Medicine』（12月9日付）
https://www.nature.com/articles/s43856-022-00220-6.pdf
👀
磁気共鳴画像法（MRI）では、推定した年齢が将来の認知症発症頻度に関連することが報告されているそうです。
MRI/CT画像などを読影したAI（ディープラーニング）が人命をすくうばかりでなく、血液検査とともに健康診断の主流となり、疾患やその予後を予測してくれる、などという世の中になってくるのでしょうか？
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