【27万人調査】採血なしで10年先の糖尿病リスクを予測することは可能か?(AI×医療)

   

医療の世界における既存の「解けない問題」への手がかりは、新しい技術によるアプローチが期待されています。

たとえば医療機器を用いた検査は、診察において検査が必要と判断された場合にのみ実施されます。
我々がかかりやすく、かつ発症した際のリスクの高い病気の代表例の1つとして糖尿病がありますが、糖尿病の診断は難しく、専門医でも複雑な診断チャートを用いることがあるようです。

採血のいらない診察は存在するのか

さて、今回紹介する研究は、

  • 第1に、「血液などの情報を含まない1回のみの自己申告調査により、短期および長期的(3~10年)な糖尿病のリスクを予測することが可能とする」
  • 第2に、「糖尿病の発症を予防することが可能な危険因子を抽出し、影響の評価を検討すること」

これらを目的としたものでした。

【論文】機械学習を用いた糖尿病リスク予測の調査結果

タイトル:
Predicting the Development of Type 2 Diabetes in a Large Australian Cohort Using Machine-
Learning Techniques: Longitudinal Survey Study
掲載ジャーナル:
JMIR MEDICAL INFORMATICS
(JMIR Med Inform 2020;8(7):e16850) doi: 10.2196/16850
著者:
Lei Zhang, Xianwen Shang, Subhashaan Sreedharan, Xixi Yan, Jianbin Liu, Stuart Keel,
Jinrong Wu, MA; Wei Peng, Mingguang He.
掲載日:
2020年7月
論文を読む

約27万人を対象としたデータ分析を実施

さて、自己申告のみからの糖尿病リスク予測に対するアプローチはどのようなものだったでしょうか。

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Takashi Kawagoe, Ph.D.

投稿者の過去記事

転倒予測AI・メディカルAI・医療データサイエンスを専門としています。人工知能学会、日本メディカルAI学会等所属

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