2016 Fiscal Year Research-status Report
特定健診ビッグデータを活用したヘルスサポートシステムの構築とデータヘルスの推進
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16K01793
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
西村 治彦 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮内 義明 名古屋市立大学, 看護学部, 准教授 (70410511)
水野 由子 (松本由子) 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (80331693)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ヘルスケア情報科学 / データヘルス / 医療福祉 / 情報工学 / データサイエンス / 特定健康診査 / メタボリック症候群 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，厚生労働省が保有する全国規模の「特定健診ビッグデータ」に注目し，ベイジアンネットワークシステムをこれに対応できるタイプに一般化することで，これからのデータヘルスの推進を担う持続的ヘルスサポートシステムを構築し，その実質化を図ることが目的である．本年度においては，次の1，2に従って研究を遂行した．
1．特定健診ビッグデータに対応したベイジアンネットワークのための健診項目構成の検討： これまでの先行研究でも対象としてきた某事業所での特定健診（約12000件/年，男性約7500件，女性約4500件）のデータ項目は，健康状態を示す検査項目（腹囲とBMI，空腹時血糖とHbA1c，中性脂肪とHDLコレステロール，収縮期血圧と拡張期血圧），及び生活習慣を反映する問診項目（運動面，栄養面，生活面を問う計36項目）から成っていた．これに対して本研究で新たに対象となる特定健診ビッグデータでは，検査項目は合致しているが，対応する標準的な問診項目数は15問と少なく，しかも回答選択肢にも丸めが入っている．そこで，このような不整合への対策として，問診の質問群データから主成分分析により生活習慣に関する因子(特徴)抽出を行い，その生活習慣因子に基づくベイジアンネットワークへの一般化を図った．
2．特定健診ビッグデータからの個人経年データのマッチングと抽出法の検討：
厚生労働省が保有する特定健診ビッグデータには，現時点で平成20年度から平成25年度分まで格納されている．本研究では某県のデータ（約300万件）の情報に対して，個人の経年変化に注目したマッチングによる分析を行う必要がある．当該データでは，同一人物であることを特定できるよう，１件毎の情報から生成したハッシュ値が付与されている．そこで，これらのハッシュ値を用いて同一人物のマッチングを行い，個人の経年データを抽出する手法を検討し整備した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の目的の達成に向けて、本年度予定されていた計画内容がほぼ遂行できたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画に従い次年度以降、本年度得られた知見に基づき、特定健診ビッグデータ対応ベイジアンネットワークによるヘルスサポートシステムの構築に取り組む。構造的には、検査と生活習慣因子の両項目群を包含する形にモデリングする。
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| Causes of Carryover |
本年度に購入を予定していたデータストレージ用ディスクに関して、新製品の発売が次年度に予定されているため購入を見合わせた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
当該新製品の次年度における購入に充てる。
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