Moving away from Metabolic Syndrome-focused Specific Health Examinations: Creation of an Evaluation Method using AI with Real World Data

• Project/Area Number: 24K13502
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58030:Hygiene and public health-related: excluding laboratory approach
• Research Institution: University of Fukui
• Principal Investigator: 川野 貴久 福井大学, 学術研究院医学系部門, 助教 (80622901)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 関 倫久 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (30528873)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
• Keywords: 特定健診 / 生活習慣病

Outline of Research at the Start

肥満（いわゆるメタボ）ではないため保健指導の対象にはならないが、虚血性脳心血管疾患の発症してしまう健康診断受診者が問題視されている。この問題は、特定健診診断基準へメタボに囚われない新しいAI診断の基盤を導入することで解決可能であると申請者は考え、本研究を企画した。機械学習モデルを作成し、特定健康診断の結果から誰でも簡単に虚血性脳心血管疾患のリスクを判定できるようにする。そこで本研究では、特定健康診断とレセプト情報を解析し、現行の保健指導対象者ではない人に虚血性脳心血管疾患が多く発症していることを明らかにする。特定健康診断を利用したAIによる新しい虚血性脳心血管疾患のリスク評価方法を確立する。