人工知能で高齢者の転倒・転落リスクの判別が可能に

　NTT東日本関東病院（東京都品川区）とUBICが人工知能を活用した転倒・転落防止システムの共同研究を実施。同病院の電子カルテ1万6749件のテキストデータから人工知能を使って解析し、転倒・転落のリスクが高い患者を特定することができた。
　今までも看護師が事故の原因と考えうる症状等を入力して患者毎に点数化しリスクを予測したり、ベッドや足元にセンサーを設置したりと対策を講じていたが、転倒の発生を十分に低減できていなかった。
　同病院の医療安全管理室では「医療スタッフが転倒・転落につながると経験則で感じているような症状を、診療記録などの大量のテキスト情報から見つけられるため、従来の対策よりも効率的に患者ケアに活かせる可能性が高い」と評価、今回の人工知能による研究に期待が集まる。