日本電気株式会社(以下 NEC)は、宮城県から「みやぎのデータヘルス推進事業」データ集計・分析業務の委託を受けた仙台白百合女子大学とともに、宮城県の国民健康保険加入者の特定健康診査のデータ(注1)を活用し、メタボリックシンドローム(以下、メタボ)と関連性の強い生活習慣を、AI自動化プラットフォーム「dotData」(注2)を用いて分析しました。
宮城県では、メタボ該当者・予備群の割合が全国ワースト3位以内の状況が13年間続いており、実効性の高い生活習慣病の対策が求められています。
そこで、公衆衛生学的知見を持つ仙台白百合女子大学の公衆衛生学研究室およびAIの知見を持つNECと共同で「特定健康診査データからみた宮城県民におけるメタボリックシンドロームの要因分析」を実施しました。本分析は、健診を受けた県民約43,000人を対象とし、健診の結果および健診時の喫煙や食事、運動習慣、睡眠などに関わる11項目の質問への回答を基に行いました。
その結果、例えばメタボ発症と関連のある生活習慣は、男性では「夕食後の間食がある」「食べる速度が速い」「喫煙」「身体活動が少ない」、同様に女性では「歩行速度が遅い」「食べる速度が速い」「喫煙」「朝食欠食」などの結果が得られました(分析結果の詳細は注(3)165頁を参照)。
こうした分析を人手で行う場合には通常2～3か月かかりますが、今回AI・dotDataを活用することにより約1～2週間で分析を行うことが出来ました。同時に行われた仙台白百合女子大学の公衆衛生学研究室での分析と合致した結果が得られたことから、健康・保健領域でのAIによる分析の有用性が示唆されました。
また、AIによる分析では、人手による分析では想定していなかった関連要因が見いだされる可能性や多種多量なデータを短期間で分析することができます。専門家の知見を基にした分析にAI技術を活用することで新たな医学的な考察結果を効率的に導き出されることも期待できます。
今後も、NECと仙台白百合女子大学は、AIを活用したメタボの要因分析をさらに推進することで、保健事業の政策立案や効果的・効率的な特定保健指導への活用を目指します。
以上
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(注1)宮城県の市町村国民健康保険加入者のうち、平成26年度から令和元年度の6年間に連続で特定健康診査を受診し、かつメタボの判定が可能な人を対象とした。
(注2)NECがdotData社から販売権を取得して提供している特徴量自動設計と機械学習自動化の技術を込み込んだAI自動化プラットフォーム。
詳細はこちらhttps://jpn.nec.com/solution/dotdata/index.html
(注3)宮城県「データからみたみやぎの健康令和四年度版データ集(PDF：8,645KB)」のダウンロードはこちら https://www.pref.miyagi.jp/soshiki/kensui/data-health-r4.html
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dotDataについて
dotDataは特徴量自動発見・抽出プラットフォームのリーダーとして、企業のAI・機械学習プロジェクトにおいて最も難しいと言われる特徴量の発見・抽出の課題を解決します。dotDataの特徴量自動設計技術は、わずか数時間で、大規模で複雑な関連性を持つデータの関係性を分析し、人間のバイアスにとらわれることなく、自動的に透明性の高い説明可能な特徴量を抽出し、お客様のビジネスにとって重要な洞察を導き出します。データサイエンティストは、dotDataを活用することで、従来に比べ100倍以上もの特徴量を自動探索できるようになり、そこには今まで人間が想像もしなかったような貴重なインサイトも隠れています。これにより、企業はAI・機械学習プロジェクトを強化し、よりアジャイルに回せるようになり、迅速にビジネス価値を創出することができるようになります。変化の激しい現代において、どの業界においても、AIが生み出す洞察は、ビジネスの成長やイノベーションのためのゲームチェンジャーとなります。ここにこそ、多くのフォーチュン500の企業がdotDataを選ぶ理由があります。
