大阪公立大學研究生院二年級博士生 Yohito Mitsuyama 領導的研究小組開發了一種人工智能模型，可以根據胸部 X 光圖像估算身體年齡，並證明不同疾病之間的關係。
由於年齡相關變化的複雜性，人們提出了各種衰老生物標誌物來理解衰老。到目前為止，已有報導稱人工智能利用胸部 X 光圖像來估計年齡，但尚未開發出基於從多個機構收集的健康個體的胸部 X 光圖像的人工智能模型。
因此，研究小組開發並訓練了一個用於年齡估計的AI模型，並在外部測試了從三個機構收集的3名健康受試者（排除有病史的人）的67,099張胸部X光圖像。結果，AI模型表現出了非常高的估計精度（相關係數為36,051，而0.95通常被認為是很強的相關性）。此外，我們提出AI估算年齡時，從可視化圖像判斷下肺野和主動脈弓衰老的可能性是有依據的。
此外，該人工智能模型還利用從另外兩個機構收集的 2 名患有該疾病的患者的胸片，通過優勢比分析了疾病和年齡差異。我們發現，預估年齡比實際年齡越高，與高血壓、高尿酸血症、慢性阻塞性肺病、間質性肺炎等慢性病的發病率正相關性越大。
這項研究表明，胸部X光片上顯示的年齡可能比生物年齡更準確地反映健康信息。未來，我們將繼續開發人工智能生物標誌物，用於評估慢性疾病的嚴重程度、預測預期壽命、分層惡性腫瘤的預後、預測手術並發症。
