人工知能による健康予測が個人の健康増進に与える影響の検討：ランダム化比較試験

• 研究課題/領域番号: 21K17287
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
• 研究機関: 山梨大学
• 研究代表者: 大岡 忠生 山梨大学, 大学院総合研究部, 特任助教 (40803987)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2022年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 健康診断 / 疾患予測 / 人工知能 / 機械学習 / ランダム化比較試験 / 保健指導 / 先制医療 / 個別化医療 / 疾患予測モデル / 健康予測モデル

研究開始時の研究の概要

本研究では、山梨県の健康診断施設における人間ドック新規受診者を対象に、人工知能により予測された検査結果や要改善項目に基づいて保健指導を行う群と、既存の検査結果のみに基づいて保健指導を行う群を無作為に割り付け、各群における介入1年後の検査値の改善幅を比較するランダム化比較試験を行う事で、人工知能の活用が個人の健康増進に与える影響を確認する。介入には、申請者が同健診施設の過去データから開発した人工知能モデルを使用する。本研究により人工知能の活用が健康増進に与える影響を確認し、同時に活用法を検証する事で予防医療への大きな貢献が期待される。

研究実績の概要

我々が以前の研究（Ooka et al. BMJ nutr. prev. health 2021; Ooka et al. Int J Epidemiol 2021）で開発した、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人工知能モデルを活用し、これらのモデルによる予測結果に基づいた保健指導を実施する事で、それらを活用しない既存の保健指導よりも、受診者の健康増進に効果を与えるかについて、ランダム化比較試験「人工知能による健康予測が個人の健康増進に与える影響の検討：ランダム化比較試験」による検討を、山梨県厚生連健康管理センターにおいて2021年4月から開始した。ランダム化比較試験のUMIN-CTR 臨床試験登録は右記ページから確認できる。（https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000049911）
結果として、2021年4月1日から2022年3月31日までに研究条件を満たした2,426人の対象者のうち、同意を得られた1,851人(76.3%)に対して研究を実施した。2022年4月1日から2023年3月31日までは、2021年度に研究を実施した研究対象者のうち、2022年度にも人間ドックを受診した者から結果を収集した。同試験は研究期間を通して問題なく実施され、同ランダム化比較試験の介入は2023年3月31日をもって終了した。2023年度には今まで集められた結果を集計・解析し、結果については学会や論文等での発表を行っていく予定である。

現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

2022年度から開始する予定であったランダム化比較試験を2021年度から開始出来たことによって、結果の収集を１年間早く実現することが出来ており、現在はその結果を元に研究アウトカムについての効果検証を開始している。

今後の研究の推進方策

2023/2024年度には今まで集められた結果を集計・解析し、結果については学会や論文等での発表を行っていく予定である。