健康診断データによる生活習慣病6年以内発症のリスクモデル

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  • Risk Models to Predict the 6-year Risk of Lifestyle-Related Diseases by Health Checkup Data
  • ケンコウ シンダン データ ニ ヨル セイカツ シュウカンビョウ 6ネン イナイ ハッショウ ノ リスクモデル

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抄録

<p>目的：生活習慣病の高リスク者を推定するため，定期健康診断データ・レセプトデータを使用し，生活習慣病5疾病（糖尿病，肥満症，高血圧症，脂質異常症，肝機能障害）の6年以内の発症を予測するリスクモデルを開発した．</p><p>方法：2010年から2016年に定期健康診断を受けた191,458人から，糖尿病では79,414人を学習に，39,778人を検証に利用した．学習データとして健康診断データを，ケース判定の補助情報としてレセプトデータを使用し，ランダムサバイバルフォレストによりリスクモデルを学習した．予測精度向上のため，ランダムサバイバルフォレストの学習パラメータである決定木の数，決定木の深さ，説明変数の数，ノードサイズを最適化した．</p><p>結果：3年以内発症予測のarea under the curve（AUC）は糖尿病で0.96（95％CI, 0.96－0.97），肥満症で0.94（95％CI, 0.93－0.94），高血圧症（収縮期）で0.86（95％CI, 0.86－0.87），脂質異常症（中性脂肪）で0.94（95％CI, 0.93－0.95），肝機能障害（AST）で0.85（95％CI, 0.84－0.86）であった．</p><p>結論：健康診断データのみで予測を実行できる生活習慣病のリスクモデルを開発した．このリスクモデルは予測精度が高く，生活習慣病リスクの層別化に有用であることが示唆された．</p>

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