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Constructing a prediction model of thyroid dysfunction making use of a set of time-series routine tests data

Research Project

Project/Area Number 19K12206
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
Research InstitutionTohoku Medical and Pharmaceutical University

Principal Investigator

Aoki Sorama  東北医科薬科大学, 薬学部, 助教 (40584462)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords甲状腺機能異常症 / 機械学習 / 人工知能 / 医療統計 / 基本的検査 / 時系列解析 / スクリーニング
Outline of Research at the Start

見逃されやすい甲状腺機能異常症(バセドウ病や甲状腺機能低下症など)について、健康診断や人間ドックで誰もが測定するような血液の基本的検査項目の組み合わせから発見することができる予測モデルを構築する。本モデル構築にあたっては機械学習(人工知能)の手法を採用し、また検査値の個人差に起因する正解率の悪化を防ぐためにも「1年間でどれくらい検査値が変動したのか」という時系列情報を適切に評価することのできるモデルの完成を目指す。

Outline of Final Research Achievements

In order to prevent thyroid dysfunctions from being overlooked, we constructed a machine-learning-based prediction model for thyrotoxicosis and hypothyroidisms by learning a combination of frequently measured blood test items, as a preliminary step to measuring thyroid-related hormones. We have also demonstrated that it is possible to introduce that model into actual hospitals by running it on the cloud.
Additionally, by adding a feature that expresses the rate of annual change from the values at the last examination, and turning it into a time-series model, we have successfully reduced the false-positive rate of the hyperthyroidism prediction model by more than half. On the other hand, even by turning it into a time-series model, the accuracy of the hypothyroidism prediction did not improve, and no improvement was observed even after trying various learning methods for the model.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

甲状腺機能異常症見逃し防止のための機械学習モデルについて、クラウド化により実際の病院における3健診施設にて稼働させることができたことで、人工知能の応用化が多忙な健診施設においても可能であることを示せたと考えている。また、本モデルはこのうち対象者数が最大であった施設(東北公済病院)にて見逃されていた患者25例の発見にも成功しており、患者QOLの向上にも繋がることを実証した。さらに検査値の時系列情報について、速度として取り扱うと有用である疾患と有用でない疾患の差異を限定的ながら明らかにできたことで、臨床検査値の取り扱いに関する知見を深めることができた。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2023 2022 2021 2020 2019

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (6 results)

  • [Journal Article] Use of Routine Test Data from General Health Check-ups Aids Detection of Abnormal Thyroid Function: Development of Cloud Screening Service and Its Effectiveness2020

    • Author(s)
      佐藤 憲一 , 青木 空眞 , 阿部 杏奈 , 小沢 晃世 , 星 憲司 , 川上 準子 , 中川 吉則 , 森 弘毅 , 飛田 渉 , 吉岡 明美 , 佐藤 譲 , 藤井 豊 , 吉田 克己
    • Journal Title

      Official Journal of Japan Society of Ningen Dock

      Volume: 34 Issue: 5 Pages: 718-730

    • DOI

      10.11320/ningendock.34.718

    • NAID

      130007868013

    • ISSN
      1880-1021, 2186-5027
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] 一般検査による甲状腺機能異常症のクラウドスクリーニング -東北公済病院での5年間の経験とホルモン過剰症の真陽性と偽陽性の鑑別法-2023

    • Author(s)
      吉田 克己,飛田 渉,佐藤 憲一,青木 空眞,星 憲司,川上 準子
    • Organizer
      第34回東北甲状腺談話会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 血液の基本的検査項目を組み合わせた甲状腺機能異常症の診断支援~クラウドスクリーニングの現況と甲状腺機能低下症時系列予測へ向けた取り組み2022

    • Author(s)
      青木空眞, 星憲司, 川上準子, 佐藤憲一,中川吉則, 森弘毅, 深澤洋, 飛田渉, 吉田克己
    • Organizer
      第33回東北甲状腺談話会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 複数の基本的検査項目を組み合わせた甲状腺機能低下症の診断支援:人工知能(AI)による2時点の検査値を用いた時系列予測モデル構築の試み2022

    • Author(s)
      青木空眞, 星憲司, 川上準子, 佐藤憲一,中川吉則, 森弘毅, 飛田渉, 吉田克己
    • Organizer
      日本薬学会第142年会
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] 一般検査による甲状腺機能異常症のスクリーニングー東北公済病院での9年半の経験ー2021

    • Author(s)
      吉田 克己、飛田 渉、青木 空眞、星 憲司、川上 準子、佐藤 憲一
    • Organizer
      第32回東北甲状腺談話会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 人間ドック受診時の基本的検査データを用いた甲状腺機能異常症の診断支援: クラウドスクリーニングサービスの展開と有用性評価2020

    • Author(s)
      佐藤 憲一, 青木 空眞, 阿部 杏奈, 小沢 晃世, 星 憲司, 川上 準子, 中川 吉則, 森 弘毅, 飛田 渉, 吉岡 明美, 佐藤 譲, 藤井 豊, 吉田 克己
    • Organizer
      第36回甲状腺病態生理研究会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 複数の基本的検査項目を組み合わせた甲状腺中毒症の診断支援:コリンエステラーゼを新規に追加した2時点予測モデルの構築と評価2019

    • Author(s)
      青木 空眞, 齋藤 咲, 星 憲司, 川上 準子, 佐藤 憲一, 渡部 輝明, 中川 吉則, 森 弘毅, 深澤 洋, 飛田 渉, 吉田 克己
    • Organizer
      第62回日本甲状腺学会学術集会
    • Related Report
      2019 Research-status Report

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Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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