特定健診結果から糖尿病発症確率の高精度予測を可能にする機械学習技術

研究成果のポイント

• 糖尿病発症確率予測における機械学習の優位性を発見
• 糖尿病の発症予測において現在主流のAIモデルであっても古典的な統計モデルと予測精度が変わらないとされてきた
• これまでは小規模の健診データしか利用できなかったが、大阪府の協力によって大阪府健診ビッグデータを使用したAIモデルの構築が可能になった
• 生活習慣病の高精度な発症確率予測への応用が可能である。さらに、その成果を多くの人が自律的に活用することで健康寿命延伸に貢献できる

概要

　大阪大学大学院人間科学研究科の大学院生の瀬戸ひろえさん（博士後期課程）、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らの研究グループは、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ました。

　このことにより、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になりました。病気の発症前に個人が発症確率を知ることにより、個人の努力で病気発症を抑制する生活習慣改善の動機とすることができます。これまで糖尿病の発症確率予測においては、古典的な統計モデルと機械学習によるAIモデルでは同等の精度しか出せないと考えられており、機械学習の有用性については解明されていませんでした。

　今回、土岐特任教授らの研究グループは、大阪府国保連合会保有の国民健康保険被保険者の健診結果データ（年間で約60万人分のビッグデータ）を活用することにより、糖尿病発症予測において1万をこえるビッグデータでの機械学習の優位性を定量化し、機械学習が健康予測に高精度で適用できることを解明しました。これにより、糖尿病のような生活習慣病の発症確率予測を高い精度で行うことが期待されます。
本研究成果は、英国科学誌「Scientific Reports」に、10月11日（火）18時（日本時間）に公開されます。

詳細については、以下のページをご参照ください。

ResOU
https://resou.osaka-u.ac.jp/ja/research/2022/20221011_1

本学のサイト
https://www.osaka-u.ac.jp/ja/guide/public-relations/press_release/22/jumajn

～大阪府 60 万人規模の健診ビッグデータで生活習慣病因子の因果関係を読みとく新技術～

当センターの土岐博特任教授らの研究グループ（受託研究代表者：守山敏樹センター長）は、帝京大学大学院医療技術学研究科診療放射線学専攻の古徳純一教授らの研究グループとの共同研究において、大阪府の 60 万人規模の個人が確定できないように個人情報を削除した健康診断データ（大阪府保険者協議会及び大阪府国民健康保険団体連合会提供）から生活習慣病の原因因子など自動的に因果関係を推定できる人工知能を開発しました。

この研究成果は、医療ビッグデータ解析において、今後の AI 技術応用のキーとなる研究であり、生活習慣病を始め、様々な疾患を防ぐためのエビデンスに基づいた保健指導などへの活用も期待されます。
この研究成果は日本時間 2020 年 12 月 24 日 4 時付(米国東部時間 2020 年 12 月 23 日 14 時付)で米国科学誌「PLOS ONE」に掲載されます。

詳細については、阪大公式サイト（プレスリリース）に掲載しています。