医療ビッグデータと人工知能を用いた新次元的アプローチによる心筋梗塞発症予測

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 17H05078
• 研究種目: 若手研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 疫学・予防医学
• 研究機関: 国立研究開発法人国立循環器病研究センター
• 研究代表者: 中尾 葉子 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, オープンイノベーションセンター, 室長 (90752824)
• 研究期間 (年度): 2017-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 心筋梗塞 / 医療ビッグデータ / 人工知能 / 予測 / 疫学 / プレシジョン医療

研究成果の概要

本研究の目的は、循環器ビッグデータを用いて機械学習およびコグニティブコンピューティング等の人工知能応用技術を利用し、あらゆる診療情報をもとに、心筋梗塞発症の精緻な予測を目指すことである。
電子カルテや部門システムからのデータを自動抽出することに成功し、大規模データベースを構築し、妥当性の検証を行った。本研究により、人工知能による情報の自動抽出、因子間の関係性の探索、予測精度向上という、最小の予測因子の違いで良好な結果を予測可能にするアルゴリズムを提案することができた。

自由記述の分野

循環器疫学

研究成果の学術的意義や社会的意義

患者1人1人の診療録内にある膨大な臨床情報を深く分析することで、医療ビッグデータを用いた循環器領域におけるプレシジョン医療の実現につながる。