2019 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of artificial intelligence to predict incidence of hypertension and stroke based on machine learning, verification, and practice phases.
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17K19930
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
大久保 孝義 帝京大学, 医学部, 教授 (60344652)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 倫広 東北医科薬科大学, 医学部, 助教 (70717892)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | 高血圧 / 機械学習 / 成人保健 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
株式会社JMDCが保有する健康保険組合被保険者の健診データを用い、高血圧発症者と非発症者が同数になるようアンダーサンプリングを行った対象者で機械学習を行い、高血圧の5年間発症予測のための人工知能を構築した。次に、長期前向きコホート研究である大迫研究のデータを用い、この人工知能の予測能を測った。結果、ニューラルネットワークよりもロジスティック回帰分析の人工知能の方が、ややバランス良く高血圧発症と非発症を分類できていた。しかし、これらの分類能は良好ではないため、変数のカテゴリ化、因子の追加、ニューラルネットワークパラメータ調整等を実施したが、予測能に大きな改善は認められなかった。
脳卒中発症予測の人工知能の構築も同様に検討したが、JMDCで構築した脳卒中発症予測の人工知能の大迫研究対象者におけるF値は極めて低値であった。
以上の検討から、JMDCデータで構築した高血圧・脳卒中発症予測の人工知能を大迫研究データに適用することは困難と考えられた。これは学習と検証に用いたデータに含まれる対象者特性の相違が原因と考えられる。傾向スコアマッチングによる両データの特性を一致させる、データのスケール変換などにより大迫研究データと互換性が取れるJMDCデータの再構築をする、といった前処理に関する検討が必要と考えられる。
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Research Products
(3 results)
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[Journal Article] 大規模健診時血圧データに基づく加齢に伴う血圧推移に関する縦断解析.2019
Author(s)
1.佐藤倫広, 村上任尚, 小原拓, 辰巳友佳子, 高畠恭介, 原梓, 浅山敬, 今井潤, 菊谷昌浩, 大久保孝義, 目時弘仁
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Journal Title
日本循環器病予防学会誌
Volume: 54
Pages: 163-169
Peer Reviewed
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[Journal Article] Age-Related Trends in Home Blood Pressure, Home Pulse Rate, and Day-to-Day Blood Pressure and Pulse Rate Variability Based on Longitudinal Cohort Data: The Ohasama Study.2019
Author(s)
3.Satoh M, Metoki H, Asayama K, Murakami T, Inoue R, Tsubota-Utsugi M, Matsuda A, Hirose T, Hara A, Obara T, Kikuya M, Nomura K, Hozawa A, Imai Y, Ohkubo T
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Journal Title
J Am Heart Assoc.
Volume: 8
Pages: e012121
DOI
Peer Reviewed
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