健診，診療（医科・歯科），介護と予後を解析する機械学習を活用した大規模研究

研究の概要：長野県の各自治体における特定健診、国民健康保険診療データ（被保険者数：約53.5万人）、介護度、死亡情報の5年間の集計が、県と信州大学の包括連携協定に基づいて申請者に提供されている。本研究は、2つの人工知能を搭載するビジネスインテリジェンス（BI）ツールを活用して、多次元のビッグデータを構築し、健診情報（生活習慣、危険因子等）、疾患（医科・歯科）の有無、介護度について、疾患の新規発症、介護度の上昇、生命予後との関連を縦断的に解析し、健康障害の背景因子を探索する。さらに、歯科口腔疾患と全身疾患との関連や、健康課題の自治体別比較について、機械学習を活用した論理推論により探索する。研究実績の概要：以上の計画と目的に従って、ワークステーションにBIツール（Qlik Sense：株式会社アシスト）を導入した。長野県の市町村における国民健康保険診療データベース（KDB）から抽出された情報に基づいて、５年間の縦断解析を可能とするデータベースを構築した。医科および歯科診療データより、新規の病名登録を疾患の発症として、発症リスク因子と予後（生命予後、介護度の上昇）を縦断的に解析する準備を開始した。構築したデータベースの解析において、数点の課題が確認された。まず、疾患発症を定義する病名登録が、正しい病態に基づいた登録であるか、そして、全ての病態が病名として登録されているか、に関して、歯科および医科の実診療との齟齬がないように検証が必要と考えられた。実診療における病名登録が疾患発症と定義できる範囲において、本研究は因果関係等の解析が可能と考えられ、次年度に課題を解決して解析を目指す予定とした。

研究の概要：長野県の各自治体における特定健診、国民健康保険診療データ（被保険者数：約53.5万人）、介護度、死亡情報の5年間の集計が、県と信州大学の包括連携協定に基づいて申請者に提供されている。本研究は、2つの人工知能を搭載するビジネスインテリジェンス（BI）ツールを活用して、多次元のビッグデータを構築し、健診情報（生活習慣、危険因子等）、疾患（医科・歯科）の有無、介護度について、疾患の新規発症、介護度の上昇、生命予後との関連を縦断的に解析し、健康障害の背景因子を探索する。さらに、歯科口腔疾患と全身疾患との関連や、健康課題の自治体別比較について、機械学習を活用した論理推論により探索する。研究実績の概要：以上の計画と目的に従って、ワークステーションにBIツール（Qlik Sense：株式会社アシスト）を導入した。長野県の市町村における国民健康保険診療データベース（KDB）から抽出された情報に基づいて、５年間の縦断解析を可能とするデータベースを構築した。医科および歯科診療データより、新規の病名登録を疾患の発症として、発症リスク因子と予後（生命予後、介護度の上昇）を縦断的に解析する準備を開始した。構築したデータベースの解析において、数点の課題が確認された。まず、疾患発症を定義する病名登録が、正しい病態に基づいた登録であるか、そして、全ての病態が病名として登録されているか、に関して、歯科および医科の実診療との齟齬がないように検証が必要と考えられた。実診療における病名登録が疾患発症と定義できる範囲において、本研究は因果関係等の解析が可能と考えられ、次年度に課題を解決して解析を目指す予定とした。