富士フイルムと順天堂大学医学部附属順天堂医院は、院内の多様な医療データを一元的に管理できる富士フイルムの医療機関向け統合診療支援プラットフォーム「CITA Clinical Finder（シータ クリニカル ファインダー）」内の診療データをもとに、AI技術を用いて、外来患者の転倒リスクを予測する技術を共同で開発したと、6月17日付けで発表。この技術により、外来患者の転倒リスクを高い精度で予測できるようになり、患者の転倒予防につながることが期待できるという。
患者の転倒事故は、国内の医療現場において高い頻度で発生しており、転倒は骨折や頭部外傷などの大けがにつながり、患者の生命予後やQOLに対して深刻な影響を及ぼす可能性があるという。そのため、多くの医療機関では入院患者を対象として、転倒リスクアセスメントシートを用いて患者の転倒リスクを判定や数値化し、リスクの程度に応じて付き添いや歩行介助などの転倒防止策を講じている。
一方で、外来患者は入院患者に比べてアセスメント対象となる患者数が多く、また医療機関における限られた滞在時間では患者の状態を把握することが困難であるため、十分に対応することが難しい状況にあると指摘。そのため、外来患者を対象として効率的かつ高精度に転倒リスクを評価する方法を開発することが、強く求められていたという。
こうしたことを背景に、CITA Clinical Finderに蓄積された診療データと、AI技術を用いて、外来患者の転倒リスクを予測する技術を開発。この技術は、電子カルテや放射線部門システム、内視鏡部門システムなど院内のさまざまなシステムと連携する「CITA Clinical Finder」に集約されたデータから、年齢・特定の薬剤の処方歴など500種類以上の転倒リスクと関連性が高いと考えられる特徴量を生成し、AIに学習させて開発したもの。
CITA Clinical Finderに登録されている診療データをもとに、各患者の転倒リスクを予測。パーセンテージで表示するというもの。予測に寄与した特徴量を、想定される転倒リスク要因として提示することが可能としている。
順天堂医院の外来患者約7万名のデータを用いて本技術の精度評価を実施したところ、予測精度を示すAUROCは0.96となり、入院患者を対象にした先行研究（AUROC：0.90）と比べて優れた結果を示したという。この技術を活用することにより、医療従事者は外来患者の転倒リスクを、高い精度で評価できるようになると期待できるとし、今後は、本技術のさらなる有効性検証を進め、早期実用化を目指すとしている。
