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

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2020-12-24

life_sciences_medicine

{'items': [{'key': 'cm1nf', 'term': '因果関係', 'description': {'blocks': [{'key': 'c7m1r', 'text': '健康に関わる生活習慣病因子は多数あるが、それらの中で、何が悪くなれば、何が影響を受けるかという原因と結果を与える関係である。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '7cmv', 'term': 'HDL', 'description': {'blocks': [{'key': '1mgve', 'text': '生活習慣病因子であり、高比重リポタンパクで善玉コレステロールと呼ばれている。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'fskm0', 'term': 'BMI', 'description': {'blocks': [{'key': 'e170s', 'text': '生活習慣病因子であり、BMIは肥満度を表す。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '43bjp', 'term': 'GPT', 'description': {'blocks': [{'key': 'a6pkg', 'text': '生活習慣病因子であり、GPTは肝臓の状態を表す酵素である。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': 'c183u', 'term': 'LiNGAM', 'description': {'blocks': [{'key': '7ov5d', 'text': 'LiNGAM法は線形非ガウス非巡回モデルという日本語名を持っており、対象とする変数が正規分布からずれることを利用して因果関係を構築する人工知能である。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['hcc']

['土岐博']

特定健診データは40歳から75歳の健康保険加入者に義務付けされている全国民の健康を表すバロメータであり、非常に貴重なビッグデータです。データ提供元である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の協力なしにはできなかった研究成果であり、今後の学術研究の大きな礎になりました。今回の研究はこのビッグデータを使えたことが重要で、関係する機関や関係者に感謝しています。

土岐博

特任教授

キャンパスライフ健康支援センター

http://www.dma.jim.osaka-u.ac.jp/view?l=ja&u=6492