一覧
健診データから機械学習で糖尿病発症確率を高精度で推定＜大阪大学＞
大阪大学は10月11日、機械学習が非常に高い精度で糖尿病の発症確率予測に使えることを世界で初めて明らかにしたと発表した。同大の研究グループは、大阪府国保連合会と大阪府保険者協議会の協力により、個人が特定できないように加工された国保被保険者の健診結果データなどを取得。このうち約28万人分のデータを基に、サンプルサイズを変化させたときにどれだけの精度で糖尿病発症確率が推定できるかを、古典的統計モデルであるロジスティック回帰モデルと機械学習とで比較検討した。結果、サンプルサイズが1万を超えるところから両者の差が大きくなり始め、機械学習のほうが良い精度を出すことが判明した。今回の結果により、特定健診のビッグデータを使って、生活習慣病などの発症確率を高精度で予測するAIモデルを作成することが可能となった。すでにこの成果を応用し、糖尿病、脂質異常症、高血圧の発症確率を予測する高精度のAIモデルを機械学習で作成、大阪府が運営するスマートフォンアプリ「アスマイル」に搭載している。
→ 大阪大学 研究専用ポータルサイト
→ おおさか健活マイレージ アスマイルについて
