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AIで3年内の発症リスク予測 ビッグデータ分析で20種に対応

 弘前大と京都大の研究チームは、人工知能(AI)を使って3年以内に糖尿病や認知症など約20種類の病気にかかる可能性を予測するモデルを開発したと明らかにした。延べ2万人の多項目にわたる健康ビッグデータを分析した。発症する可能性が高いと事前に予想できれば、早期予防につなげることが期待できる。

 予測する対象はほかに、動脈硬化や高血圧症、慢性腎臓病(CKD)、骨粗しょう症、虚血性心疾患、肥満など。約20項目の健康診断のデータを入力すれば、実際に発症可能性を予測できるようにする。

 研究チームは、病気ごとに対象者を設定し、健康診断データを基に発病するかどうかを実際にモデルを使って予測。京都大大学院の奥野恭史教授は「3年以内の発病の有無を調べたところ、高い確率で予測通りになった」と説明した。

 弘前大の中路重之特任教授と村下公一教授の研究チームは、2005年から青森県弘前市の住民の協力を得て毎年1回、健康調査を実施。一般的な健康診断項目に加え、体力測定の結果や遺伝子検査、食事内容、生活スタイル、社会活動など約2000項目を調べている。

 奥野教授のチームは、大量のデータをAIで分析し、発症する人の健康状態や遺伝子情報、生活習慣などに関連や特徴があることを突き止めた。例えば糖尿病の場合、血糖値や脚の筋肉量、脂肪量などから発症する確率が分かった。

 食生活、遺伝、喫煙、飲酒が病気と関連しているかどうかも詳しく分かるので一人一人に最適な予防法を提示できる。奥野教授は「個人の発症リスクが導き出せれば、将来発症しないように生活習慣を変えることが可能となる」と話した。

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