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健診データで老化度を予測するLLM

2025.08.23
医療(医療AI、診断支援、臨床応用)

📝 これは「短信」です ― AIDBリサーチチームが独自の視点で論文を紹介する、カジュアルで読みやすいコンテンツです。

一般的な健康診断の結果から、その人がどのくらい老化しているかをLLMで高精度に判定する仕組みを開発したと報告されています。
血液検査や身体測定の数値をAIに読み込ませ、その人の「生物学的年齢」を予測。
1000万人で検証したところ、従来の方法よりも正確に、その人が将来病気になったり亡くなったりするリスクを予測できることが分かったそうです。

全身の老化度だけでなく、心臓や肝臓といった特定の臓器がどの程度老化しているかも個別に判定するとのことです。
つまり、同じ50歳でも、ある人は心臓が60歳相当に老化していて、別の人は40歳相当に若々しい状態を保っているといったことが、健康診断の結果から分かるようになったということです。

通常、老化の測定方法は遺伝子検査などの高コストな検査を必要とすることがあります。
一方、今回のような技術は、安価でも効果的だと期待されています。

📄 参照論文

Large language model-based biological age prediction in large-scale populations

著者: Yanjun Li, Qi Huang, Jin Jiang, Xusheng Du, Wenxin Xiang 他

所属: Tsinghua University, Peking University, Harbin Institute of Technology

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