レセプトデータを用いた機械学習による2型糖尿病リスク因子の抽出

2型糖尿病は生活習慣による環境的影響があり、多くの合併症を引き起こすため、予防・早期発見が医療費抑制・重症化予防のうえで重要です。そこで、医療介⼊前の非侵襲データである性別、BMI、腹囲、特定健診質問票から機械学習（ランダムフォレスト、XG Boost、ベイジアンネットワーク）を⽤いて分析を行いました。結果として、Ⅱ型糖尿病の発症の予測・リスク因⼦の抽出可能性が示されました。ベイジアンネットワークでは、リスク因子間の関係性が可視化されました。

開発室

医療AI評価開発室

Principal Investigator

小笠原克彦　大学院保健科学研究院 健康科学分野 教授

学内研究者

金野諒太　　大学院保健科学院　修士課程
上田龍一郎　大学院保健科学研究院　特任助教
鈴木哲平　　大学院保健科学研究院　特任准教授

共同研究先

岩見沢市（自治体）