メタボと関連性が強い生活習慣をAIで分析、NECなどが分析時間を大幅短縮
分析対象：宮城県の国民健康保険加入者の特定健康診査を受診した4万3329人
AI分析：分析対象者を学習データもしくは検証データとして7：3の割合でランダムに分け、学習データはAI予測モデルの作成。
記事によると、人手による分析とAIによる分析の双方で示されたメタボ発症と関連のある生活習慣は以下の通りである。
男性では、「喫煙」「身体活動が少ない」「食べる速度が速い」「夕食後間食」など。
女性では、「歩行速度が遅い」「食べる速度が速い」「喫煙」「朝食欠食」など。
単に結果を見る限りでは、当たり前のように見えるが、これらの手法を個別医療に落とし込むことが出来れば、予防医療に対する新しいアプローチが実現できるものと考える。
今後、生活習慣との関連性の高い糖尿病患者では、現在の増加傾向がそのまま続くと仮定した場合、10年後の糖尿病有病者は男性約520万人、女性560万人、合計1,080万人となることが予想され、医療費の観点からも予防医療による新たなアプローチが必須であることは間違えない。そのため、本研究の発展や応用を期待したい。
comments