【がんを患う高齢者全般】
FaceAge, a deep learning system to estimate biological age from face photographs to improve prognostication: a model development and validation study
がんを患う高齢者の「見た目」を科学したLancet Digit Healthの論文です。
暦年齢よりも生物学的年齢の方が予後に関係することが知られていますが、生物学的年齢の評価方法は定まっていません。
臨床医は「見た目」で生物学的年齢を予測することから、患者の顔写真データをAIに読み取らせ、”Face age”なるものを作成しました。
今回、この”Face age”が生命予後に関係し、老化バイオマーカーとも関連があることがわかりました（老化バイオマーカーと暦年齢は関連がなかった）。
いままで「見た目」は医師の経験と勘に基づいていましたが、これをAIが代替できるようになる日が来るのかもしれないなと感じました。
雑誌名： Lancet Digit Health. 2025 May 7:100870.
PMID： 40345937
DOI： 10.1016/j.landig.2025.03.002
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【老年科】
Development and validation of a nomogram for predicting cognitive frailty in patients on cancer
がんを患う高齢者の「認知フレイル」の予測モデルを提案している研究です。
FriedのCHS基準で3点以上（フレイル）、あるいは1?2点（プレフレイル）でMMS26点以下、かつ
アルツハイマー病やその他の認知症ではない場合に「認知フレイル」であると定義し、認知フレイルの
予測モデルを作成、提案しています。
雑誌名：Clin Lung Cancer. 2025 Mar 4:S1525-7304(25)00047-6..
PMID： 40122771
DOI： 10.1016/j.cllc.2025.03.001
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