2021 Fiscal Year Annual Research Report
疫学データに対する人工知能技術適用の枠組みの検証と提案
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19K19433
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
大岡 忠生 山梨大学, 大学院総合研究部, 特任助教 (40803987)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 疾患予測モデル / 糖尿病 / 健康診断 / 機械学習 / ランダムフォレスト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度から開発を続けていた、16種類の健康診断項目＜体重、腹囲、BMI、血圧(収縮期,拡張期)、肝機能(AST,ALT,γ-GTP)、脂質(中性脂肪,LDL/HDLコレステロール)、血糖値(空腹時血糖,HbA1c)、腎機能（クレアチニン,eGFR）、尿酸値＞を高精度に予測するモデルの作成が完了した。具体的には、2年連続の健康診断結果から1年後、3年後の健康診断結果を予測する機械学習モデルを作成し、平均誤差10%以内の精度で16項目の予測を行う事に成功した。
同結果は、2021年度の国際疫学会（International Epidemiological Association）にて発表され、同学会の学会誌に掲載された。(Ooka et al. 425 Artificial Intelligence Approaches to Type 2 Diabetes Risk Prediction and Exploration of Predictive Factors, International Journal of Epidemiology, Volume 50, Issue Supplement_1, September 2021, dyab168.515)
上記にて開発した16項目の健診項目を予測するモデルを実際に健康診断施設の受診者に適用し、予測結果を基に保健指導を実施する事で、実際に受診者の健康増進に繋がるのかどうかを検討するランダム化比較試験の実施が新たに2021年度から開始された。
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