信州大学の横川先生のグループが発表した論文“Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models”において、Multi-Sigma®を利用した分析が行われました。
論文では、高齢者の「フレイル」が社会参加を制限する問題に対しAIモデル（機械学習モデル）を活用して分析した結果が報告されました。本分析では、深層ニューラルネットワーク（DNN）の構築・分析においてMulti-Sigma®を利用し、フレイル健診を受けた高齢者の社会参加を予測しています。
研究には300人規模の高齢者が参加し、身体的・認知的・社会的要因など18項目のデータをもとに、3種類の機械学習モデルを比較しています。
Multi-Sigma®を用いたDNNは、バランスの取れた予測性能を示し、社会活動に参加する高齢者を高い感度で検出できることが示されました。
論文で公表された研究成果は、高齢者の社会的孤立を防ぎ、健康寿命を延ばす取り組みに新たな可能性をもたらすと期待されています。
論文情報
論文：Examination of Social Participation in Older Adults Undergoing Frailty Health Checkups Using Deep Learning Models
著者：Yoshiharu Yokokawa et al.
ジャーナル：Geriatrics 2025, 10(5), 124.
発行年：2025年
DOI：https://doi.org/10.3390/geriatrics10050124
