| 研究課題/領域番号 |
15K00435
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| 研究機関 | 群馬大学 |
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研究代表者 |
関 庸一 群馬大学, 大学院理工学府, 教授 (90196949)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | データマイニング / ビッグデータ解析 / 自己組織化マップ / 状態遷移 / 医療保険サービス / 特定健康診査 |
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| 研究実績の概要 |
平成27年度は、次年度以降の実証研究のため、データベースの整備と予備解析を進めるとともに、従来取り組んできたSOMの拡張とその算法の検討、状態遷移モデルの検討を進めた。
対象データの収集とデータベース整備としては、本年度、大阪府和泉市における平成23年から平成26年までのデータを整備した。これは国民健康保険のレセプトデータから抽出された受療履歴、および、特定健康審査結果であり、大阪府和泉市および関連企業と共同で作成しつつあるデータである。月々の医療レセプト請求と、年に１度の特定健診結果の実施内容を個人IDで突合し、個人履歴データとした。また、平行して実施される運動指導プログラム（運動教室）による介入実験データも、収集を進めている。
SOMの拡張の検討としては、目的変数がある場合の自己組織化マップを検討した。これは自己組織化マップを作成する際に、予測のための目的変量に対応した距離定義を学習するものである。
整備できたデータベースにおける特定健診データから、自己組織化マップにより健康状態類型の抽出を行った。これを、突合されたレセプトデータと併せて分析することにより、健康状態類型ごとの主要病名、使用された医療費を明らかにし、各類型の疾病リスクなどの特徴づけを明らかした。さらに、４年間に渡る健康状態変化を定量的に検証した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
特定保健指導対象者等への介入プログラムとして、ITを活用した運動指導プログラムを採用し同プログラムを用いた介入試験（運動教室）が共同研究者により実施されつつある。運動教室に参加した市民について、運動教室の中で測定されている健康診断データが順調に収集され、そのデータベースの整備についても進捗している。介入結果のモデル化の検討と解析の準備は整い始めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は助成額を、データベースの整備および、そのための計算機環境整備、調査および研究成果の発表のために用い、研究を推進する予定である。
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