健診データを用いた生活習慣病の発症予測

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タイトル別名
  • Prediction of the Onset of Lifestyle-related Diseases Using Regular Health Checkup Data

抄録

<p>本研究では，定期的な健診データを用いて生活習慣病の発症を予測する手法を提案する．レセプトデータを精査して疾病の発症を特定し，それらを教師あり学習のための正例として使用した．クラスバランスが不均衡なデータであるという問題に対処するために，アンダーサンプリングとバギングのアプローチを採用した．がん以外の生活習慣病が1年以内に発症するかどうかを予測することを目的とした．提案手法のprecisionとrecallはそれぞれ0.32と0.89であった．各検査項目に閾値を設定し，それらの論理和をとるというベースライン手法と比較して，提案手法はrecallを維持しながらより高いprecisionが得られることが分かった．これは，重症化しそうな対象者の見落としを増やすことなく，保健指導の対象者数を抑えることができるという点で意義がある．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001277395583104
  • NII論文ID
    130007658808
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2019.0_4d3e205
  • 本文言語コード
    en
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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