腹部CTのAI解析で転倒リスクを予測

　腹部のCT画像をAI（人工知能）で解析することにより、転倒リスクを予測できる可能性が示された。

　米国メイヨー・クリニックが2026年1月に報告した。

中年期から始まる身体の変化をとらえる

　転倒は高齢者の問題として語られがちだが、年齢に伴う筋肉や骨、脂肪の変化はそれ以前から進行している。

　今回の研究は、そうした身体変化のうち何が実際に転倒リスクと結びつくのかを、腹部CTという日常診療でも広く行われる検査から読み解こうとしたものだ。

　研究グループは、別の目的で撮影された腹部CTの画像を二次利用することで、転倒の前兆を拾い上げられる可能性に注目した。

　研究では、2010年から2020年に腹部CTを受けた20〜89歳の成人を対象に、深層学習アルゴリズムを用いて腹部の領域から、皮下脂肪面積、内臓脂肪面積、骨格筋面積、筋密度、骨面積、骨密度を算出した。

　解析対象は3972人で、転倒歴のある人やCT直後の転倒例は除き、その後の転倒発生を追跡調査した。

　研究グループはBMIや慢性疾患などの影響を考慮して、できるだけ正確な予測を試みた。追跡期間は6.7年（中央値）だった。

鍵を握ったのは筋量ではなく筋密度

　結果として、筋密度のみがはっきりとした差を示し、筋密度が最も低い群は中間群に比べて転倒リスクが2.31倍高かった。逆に、筋密度が最も高い群では、中間群に比べて転倒リスクが0.63倍となり、約37％低かった。

　研究グループは、筋肉の「大きさ」よりも、脂肪の入り込みが少なく均一な状態、すなわち筋肉の「質」が身体機能をよりよく反映している可能性を指摘している。

　一方で、皮下脂肪、内臓脂肪、筋面積、骨面積、骨密度はいずれも転倒リスクとの明確な関連を示さなかった。

　とりわけ注目されるのは年代別の解析で、45〜64歳では、筋密度が低い群の転倒リスクは中間群の4.98倍に達し、高齢群よりも強い関連が認められた。

　高齢者では認知機能低下、視覚障害、服薬、生活環境など転倒に関わる要因が多いため、中年期の方が筋肉の質の低下が比較的直接的に転倒へつながっている可能性がある。

　体幹の筋肉を良い状態に保つことが、転倒予防につながる可能性がある。