早産児の栄養管理を個別化するための新たなアプローチとして、人工知能（AI）の活用が注目されている。国際的な医学誌『Journal of Perinatology』に掲載された、IRCCS San Gerardo dei Tintori財団（FSGT）とミラノ工科大学電子情報・バイオエンジニアリング学部（DEIB）の共同研究によると、AIが早産児の栄養計画を予測・最適化する可能性を示した。 研究では、早産児の成長や代謝データ、静脈栄養（IV）からの経口摂取への移行時期、体重増加速度などをAIに学習させ、個々の赤ちゃんに最適な栄養スケジュールを予測するモデルを開発。従来の標準的な栄養ガイドラインに比べ、AIモデルはより正確に「静脈栄養から経口摂取への移行タイミング」を予測でき、栄養不足や過剰摂取のリスクを低減する成果が得られた。 特に、早産児は体の未熟さから栄養のバランスが極めて重要であり、過不足が成長や脳発達に長期的な影響を及ぼす可能性がある。このAIモデルは、医師が個々の新生児の状態に応じた柔軟な栄養戦略を立案する際の強力な支援ツールとなり得る。 研究チームの主導者であるFSGTの小児科医とミラノ工科大学のAI専門家は、「AIは医師の判断を補完する存在であり、データに基づいた個別最適化を実現する鍵になる」と強調している。 今後、この技術はNICU（新生児集中治療室）での臨床現場に導入され、早産児の生存率と長期的な発達結果の改善に貢献することが期待されている。