NDBと介護DBに対応したAI-ベイジアンネット型の持続的リスク評価システム構築

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本申請課題の達成に向けて、次の1、2について研究を遂行した。1. AI分析による各データベースの特徴と関係性を表すモデルの探索我々が目指す持続的ヘルスサポートシステムでは数理的正確さは必要不可欠だが、利用者の立場から考えると、使い易さや分りやすさもそれを上回るほど重要になってくる。その為、本研究課題で構築するリスク評価システムは、我々がこれまで取り組んできたベイジアンネットワークのように説明可能なシステムに帰着する必要がある。その研究過程で最も重要なフェーズとして、前年度に構築したデータベースと、AIプログラミング環境を活用してディープラーニングによるAIモデル探索に取り組んだ。研究代表者が主としてPython言語とそのライブラリを活用し、AIの過学習による汎用性の低下を防ぎながら、同時に不要なパラメーターの影響を小さくし、かつ精度を高めるべく、AIモデルの学習条件（正則化、ドロップアウト）の調整とモデルの統合を行い、最適化の探索を行っている。2. AIシミュレーションを通したベイジアンネットワーク構造の検討前項に記したAIモデルの探索を進めるのと平行して、研究代表者が主としてベイジアンネットワーク構造の検討にも一部取りかかっている。AIモデルの探索が完了した時点で速やかにベイジアンネットワークへつなげて行けるように、構造検討のノウ・ハウを蓄積しているところである。併せて研究分担者が主としてベイジアンネットワークの条件付き確率の基となるデータベースの構築も進めている。