| 研究課題/領域番号 |
19K12840
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 新潟大学 |
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研究代表者 |
児玉 暁 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (50638781)
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| 研究分担者 |
加藤 公則 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任教授 (00303165)
藤原 和哉 新潟大学, 医歯学総合研究科, 特任准教授 (10779341)
渡邊 賢一 新潟大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (70175090)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 人工知能 / 糖尿病 / メタ解析 / 機械学習 / 生活習慣病 / エビデンスの基づく医療 / 自然言語処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
1) MA対象研究デザイン論文検出、2) 論文テーマ認識、3) テーマ設定および該当論文抽出の3つのAIを開発するため、文献データベース(EMBASE)でヒットした最新のabstractと索引語(EMTREE)がついた論文について、申請者がこれまでの豊富なSR/MA経験で培った思考プロセスに即し、論文タイトルの各用語と主要テーマを関連付けて機械学習させ、目的に沿った論文を検出する能力を評価する。
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| 研究成果の概要 |
生活習慣病発症予防に向けた人工知能の有用性に関するエビデンスは未確立である。本プロジェクトは、2型糖尿病およびその治療の主な障壁となる低血糖に焦点を当て、メタ解析手法を用いて、人工知能による発症予測能を評価した。メタ解析の結果、現時点の機械学習は、2型糖尿病高危険群の同定には有用であるが、個人が自身の発症危険度を予測するツールとして不十分であること、および糖尿病患者自身が差し迫る低血糖症に備えるツールとしては有用であると結論付けた。本研究は、生活習慣病診療、とくに発症（一次）予防のための集中的な介入を要する高危険群の同定における人工知能の活用の第一歩となる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
予後予測に必須であるが、原理・解釈が難しく敬遠されがちなhierarchical summary receiver operating characteristicモデルを用いたメタ解析を大々的に行った研究プロジェクトである。人工知能の糖尿病、低血糖予測能力を評価した本研究は、社会的要請の高いAIの糖尿病診療にとって極めて重要な布石であり、今後、他の生活習慣病への拡張も期待大である。
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