機械学習を用いた、住民健診における認知機能低下リスク予測モデルの確立

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石川県金沢市の認知症健診データ及び約50万人分の特定健診データを機械学習モデルで解析することにより、日本人の一般住民における認知症発症予測モデルを作成し、認知症発症以前に発症リスクが高い人を見つけ出して、個々のリスク因子の寄与度を算出し、認知症の発症予測、発症予防につなげることが本研究の目的である。石川県金沢市の健診データを用いて研究を行うためには、金沢市医師会の倫理審査委員会で審査を受ける必要があり、同委員会で審査を受けて、研究実施が許可された。そして、2014年から2019年分の石川県金沢市の認知症健診データ、また、同時期の一般健診データを受領した。これらのデータは、匿名化された生データであるため、データクリーニングが必要であった。データの数は膨大であるため、データクリーニングのためのプログラムの開発が必要となり、これを開発した。そして、実際の健診データにこのプラグラムを実行してデータのクリーニングを行った。また、認知症健診及び一般健診はそれぞれ別の健診として行われており、それぞれ別の匿名化された健診データとして受領しているために、これらのデータの突合が必要であった。そのためこれらの健診データを突合するためのプログラムの開発が必要となり、これを開発した。そして、実際の健診データにこのプラグラムを実行して突合させることができた。機械学習を行うためには、使用データの準備作業が必要であり、上記のように機械学習を行うためのデータの準備ができたため、解析できる環境が整った。