ドイツ・マンハイム大学病院を中心とした研究チームはこのほど、気象データを活用して急性虚血性脳卒中（AIS）の発症数を予測する機械学習モデルを構築した。

本研究では、2015年から2021年にかけての約8,000件のAIS入院データと気象観測データを組み合わせ、日次単位での発症予測を試みた。

研究チームは「本手法は軽量な計算資源でも動作するため、将来的には気象予測モデルと連携したリアルタイムの発症リスク通知や、ハイリスク患者への予防的介入への活用を視野に入れている」と述べている。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2025年5月2日掲載）
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