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

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K19433
• 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, 助教 (40803987)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 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

研究成果の概要

健康診断施設における約20年間の健康診断結果のデータを活用する事で、2型糖尿病における重要な指標であるHbA1cが急上昇する受診者を、前年度の健康診断結果から高精度に予測する人工知能モデルの開発に成功した。また、これらのモデルを検証する事で、2型糖尿病の発症を予測するうえで重要となる血糖値以外の要素（例：コレステロール値、血圧）を同定した。更に、このモデルを発展させて、過去の健康診断結果から1年後・3年後の健康診断結果を高精度に予測する人工知能モデルも併せて開発した。今後は同モデルを実際の健康診断や保健指導の現場で活用する事で受診者の健康が促進するかを確認するランダム化比較試験を実施していく。

自由記述の分野

先制医療

研究成果の学術的意義や社会的意義

様々な機械学習モデルを疫学データに活用する事で、疫学データへの人工知能（機械学習）技術適応の枠組みの検証を行うことが出来た。また、将来の健康診断結果を高精度に予測する機械学習モデルの開発にも成功した。今後は、開発した予測モデルをどのように使うか、研究の枠組みをどのように活用していくかを検討するために、ランダム化比較試験を含めた更なる検討を進めていく。