AIで家庭血圧測定の中断を予測　約30万人のデータから“続けられる測定”を支援｜京都大学

　奥野恭史 医学研究科教授、松本麻見 同博士課程学生らの研究グループは、オムロンヘルスケア株式会社との共同研究により、約30万人の大規模な家庭血圧測定データを解析しました。高血圧管理においては、家庭での測定を継続することが重要ですが、多くの人が途中で測定をやめてしまうことが課題となっています。本研究では、年齢や性別などの基本情報と、測定開始から2週間のデータをもとに、4週間後に測定を続けているかどうかをAIで予測するモデルを開発しました。 　解析の結果、このモデルは約9割の確度（AUC=0.93）で将来の測定中断を見分けることができました。さらに、平日の測定頻度の減少や、血圧値が高すぎる・低すぎることなどが測定をやめてしまう要因になっていることも明らかになりました。このモデルを活用することで、測定を中断しそうな人を早い段階で特定し、医療従事者やデバイスによる支援につなげることが可能になります。本研究により、効率的で実用的な高血圧管理の支援が期待されます。 　本研究成果は、2025年11月7日に、国際学術誌「Hypertension Research」に掲載されました。