大阪府の健診等ビッグデータを活用
健康づくりを応援する府民向けアプリ「アスマイル」に 搭載
研究成果のポイント
概要
大阪大学キャンパスライフ健康支援・相談センターの土岐博特任教授・山本陵平准教授らの研究グループは、大阪府域の市町村国民健康保険被保険者の健診等ビッグデータ*2 を活用して、機械学習*3（ＡＩ）を行い、国保被保険者に対する ３ 疾病の発症確率の予測モデルを構築しました。これまでは大規模な健診データ等が入手できないことで、精度・信頼性の高いAIを作成することはできず、都道府県レベルでの本格的な社会実装は難しい状態でした。３大生活習慣病である糖尿病・脂質異常症・高血圧は心筋梗塞や腎臓病などの重篤な病気の引き金になるので、これらの疾病の発症確率を事前に把握することで、個々の努力により発症を抑制することが可能です。生活習慣病は個人の日常生活が直接反映されるので、発症確率を知ることで日常生活を改善し、健康状態を保つことが期待できます。
詳細については、こちらのPDFファイルをご参照ください。
【用語解説】
*1 アスマイル
大阪府が開発したスマートフォンのアプリでは毎日の歩数や体重、血圧などが記録されます。国保加入者は健診結果も自動的に記録されます。毎日掲載される健康に関する記事も健康に対する留意点を教えてくれます。大阪府民に寄り添って、府民一人一人が自律的に健康を推進することを目的としたアプリです。
*2 健診等ビッグデータ
日本では 40 歳から７４歳までの国民は特定健診を受診するように推奨されています。大阪府では大阪府国保連合会に国保被保険者の健診データやレセプトなどが集められており、個人情報が削除
されたビッグデータは病気発症の基礎データとなるし、その後どのように大きな病気にまで発展するかを知ることができます。
*3 機械学習
コンピュータが日常になった現在では、健診データなどが電子化されてビッグデータが蓄積されます。このようなビッグデータから意味のある情報を引き出す技術を機械学習と呼び、最近ではいく
つもの有能な機械学習の方法が開発されています。