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

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2022-10-11

life_sciences_medicine

{'items': [{'key': '2os6i', 'term': '勾配ブースティング決定木 ', 'description': {'blocks': [{'key': '3f92o', 'text': '決定木を複数組み合わせることで予測精度を向上させる機械学習モデルの一つ。プログラミング言語であるPythonで実行可能なLightGBMを利用することで高速な計算が可能となる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '8gd9a', 'term': 'LightGBM ', 'description': {'blocks': [{'key': '57os4', 'text': '計算時間のかかる勾配ブースティング決定木を高度化・高速化した機械学習ソフトウェアであり、最近では多くの研究に利用されている。機械学習のパラメータを決定するのは難しく何度も計算が必要だが、LightGBMにはパラメータチューニングを効率的に行うパッケージも存在しており、非常に使い勝手の良いソフトウェアである。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}, {'key': '26okq', 'term': 'アスマイル ', 'description': {'blocks': [{'key': '3o3qm', 'text': '大阪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て大阪府が開発・運営をおこなっているスマートフォン用の健康アプリ。毎日の歩数や体重、血圧などを記録することができ、大阪府民で市町村国保加入者であれば健診結果も自動的に記録される。日々掲載される健康に関する記事を通じて健康に対する留意点を学ぶこともできる。', 'type': 'unstyled', 'depth': 0, 'inlineStyleRanges': [], 'entityRanges': [], 'data': {}}], 'entityMap': {}}}]}

['hus', 'hcc']

['瀬戸ひろえ', '土岐博']

本研究成果を得るためには新しいことに挑戦する若い研究者が不可欠でした。幸い、当初は修士の学生であった瀬戸ひろえさんが最初から研究に従事し、さらに二人の博士号修得直後の研究者である大山飛鳥氏(特任助教）、木虎秀二氏(特任助教）の参加により、集中して研究に取り込めたことが重要だったと思っています。この成果の応用として2021年12月にアスマイルアプリに生活習慣病予測AIを搭載できたことで、社会の健康を守るための第一歩の成果を得ることができたという思いを共有することができました。

土岐博

特任教授

キャンパスライフ健康支援・相談センター

https://hacc.osaka-u.ac.jp/ja/