NECソリューションイノベータと倉敷中央病院、健康診断の結果から11種類の疾患リスクを同時に予測するAIを論文報告

心血管、脳、代謝、肝臓および腎臓の疾患発症リスクを多角的に把握することで、「予防する医療」へ



　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　NECソリューションイノベータ株式会社
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　公益財団法人 大原記念倉敷中央医療機構 倉敷中央病院

　NECソリューションイノベータと倉敷中央病院は、健康診断の結果から複数の疾患リスクを同時に予測するAIを開発し、その研究論文が「AJPM Focus」(注１）に掲載されました。

[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119440/30/119440-30-544c5c13b4b952fc84bb977961f6b5c0-3774x2250.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


【研究の背景】
　人生100年時代と言われる超高齢社会において、健康寿命の延伸と生活の質（Quality of Life）の維持に向けて、「診断・治療の医療」から「予防医療」へのシフトが求められています。年齢を重ねることで複数の疾患を発症するリスクが高くなり、特定の疾患にのみ注目してしまうと他の疾患のリスクを見落とす恐れがあるため、予防医療においては、より包括的な健康管理が必要となります。そこで、本研究では、健康診断の結果から、複数の異なる疾患発症リスクを同時に予測するAIを開発しました。

【研究の概要】
　本研究では、倉敷中央病院が保有するカルテと倉敷中央病院付属予防医療プラザ（以下、予防医療プラザ）が保有する健康診断の情報を用いて、糖尿病、高血圧症、脂質異常症、動脈硬化、急性心筋梗塞などの生活習慣病が4年以内に発症するリスクを予測するAIを開発しました。2012年～2022年に予防医療プラザで健康診断を受診した92,174名を解析対象とし、受診者の50%を学習、25%を一次評価、25%を最終評価のデータとしてランダムに抽出し利用しました。健康診断と疾患の診断までの追跡期間の情報に、Cox比例ハザードモデル(注2)を適応して、予測AIを作成しました。４年以内の生活習慣病の発症リスクに対する曲線下面積 (Area under the curve: AUC 注3）を用いて、予測モデルを評価しました。

【研究の結果】
　予測AIにより導き出した疾患発症リスクのうち、2型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、心房細動、急性心筋梗塞、心不全、動脈硬化、脳梗塞、アルコール性肝疾患、肝線維症および肝硬変、慢性腎臓病の11種類の生活習慣病について、4年以内の発症リスクにおけるAUCが0.7以上の精度であることを確認しました。
　本予測AIは、一度の健康診断の結果から、複数の異なる疾患リスクを同時に予測し、総合的に健康状態を把握することに重点をおいています。また、複数の疾患リスクで関連性を調査したところ、動脈硬化と脳梗塞、急性心筋梗塞と心不全の間で関連性が高いことが確認できました。一方で、肝疾患は、他の臓器での疾患および発症リスクとの関連性が低く、特定の疾患のみに注目した場合にリスクが見落とされる可能性があると判明しました。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119440/30/119440-30-aad2d962d55136a7f0c6015b9ee29ded-1298x866.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
４年以内の生活習慣病の発症リスクに対する曲線下面積 (Area under the curve: AUC）を用いて予測モデルの精度を評価した結果（Yasuda et al., AJPM Focus, 2024より改変）


　本予測AIは、疾患発症リスク予測機能として「NEC 健診結果予測シミュレーション」に搭載されています（注4）。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119440/30/119440-30-c8ee1ba9d337b83a8f8adb9304d1e1e0-566x147.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]



　NECソリューションイノベータと倉敷中央病院は、本予測AIの活用により、疾患の発症前に健康状態を理解し、個人の健康状態に応じた検査の推奨や、生活習慣の改善策を提案するオーダーメイドヘルスケアの提供を目指します。


【論文情報】
　掲載誌名：AJPM Focus, Volume 3, Issue 6, 2024
　論文タイトル：Comprehensive Health Assessment Using Risk Prediction for Multiple Diseases
　　　　　　　　Based on Health Checkup Data
　著者名：Kosuke Yasuda, Shiori Tomoda, Mayumi Suzuki, Toshikazu Wada,
　　　　　Toshiyuki Fujikawa, Toru Kikutsuji, Shintaro Kato
　DOI：https://doi.org/10.1016/j.focus.2024.100277


【共同執筆者コメント】
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119440/30/119440-30-a9f123185df3f860f54aa00342f5d12a-479x533.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Kosuke Yasuda
NECソリューションイノベータ
安田　光佑（やすだ　こうすけ）
2010年　東北大学理学部生物科卒業
2012年　理化学研究所　大学院リサーチ・アソシエイトに採択
2015年　東京大学大学院・農学生命科学研究科　博士号取得
2015年　理化学研究所・脳科学総合研究センター　特任研究員
2017年　株式会社ユーグレナ　主任研究員
2022年　NECソリューションイノベータ　プロフェショナル



「デジタル技術の活用により、リアルワールドデータ(Real-world data：RWD 注5)が蓄積されてきましたが、人々の健康のために十分には活用されていないと考えています。本研究では、電子カルテと健康診断のRWDによりエビデンスを創出し、医師や保健師からフィードバックをいただきながら、研究成果を社会実装して人々に届けるという循環が始まっています。さらに、RWDから継続的にエビデンスを創出することで、人々の健康維持に向けて研究を進めていきたいと考えています。」

[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/119440/30/119440-30-478885d28b56115ebc5ccf63dcdd399c-481x540.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
Toru Kikutsuji
予防医療プラザ所長
菊辻　徹(きくつじ　とおる)
1988年　徳島大学医学部卒業
　　　　 第一外科入局
　　　　 愛媛県立中央病院勤務
　　　　 国立高知病院勤務
2007年　倉敷中央病院総合保健管理センター勤務
2012年　倉敷中央病院総合保健管理センター長
2019年　倉敷中央病院付属予防医療プラザ所長



「本研究は一般的な健康診断データから『複数の異なる疾患の発症リスク』を予測するという点が特徴です。疾患発症リスクに応じて個別化された生活習慣改善策の提案や、先手を打った詳細な検査推奨が可能になるなど、健診担当医療者と受診者双方にとって、効率的で効果的な疾病予防を目指すうえで有力なツールとなります。」

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　以上



(注1) AJPM Focus：American College of Preventive MedicineとAssociation for Prevention Teaching and Researchが発行する学術雑誌です。
(注2) Cox比例ハザードモデル：生存時間解析で広く使われる統計モデル。このモデルは、特定の事象（死亡、疾患の発生など）が起こるまでの時間を分析し、その事象に影響を与える変数（共変量）の影響を評価するために使用されます。
(注3) 曲線下面積(Area under the curve: AUC)：統計学／機械学習において用いられる、主に二値分類タスク（問題）に対する評価指標の一つ。0.0（＝0％）～1.0（＝100％）の範囲の値を取り、1.0に近いほどモデルの予測性能が高いことを示す。
(注4) 2024年1月19日プレスリリース、定期健康診断の結果から4年以内の生活習慣病発症リスクを予測するAIモデルを共同開発～ AIで将来の健康状態を可視化する「NEC 健診結果予測シミュレーション」に搭載し、NECソリューションイノベータより販売開始 ～
https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/press/20240119/index.html
(注5) リアルワールドデータ(Real-world data)：日常生活で得られる人の健康に関わるデータのこと。例えば、レセプトデータ、処方箋、電子カルテのデータ、健診データ、ウェラブルデバイスから得られるデータなどがあり、近年は医薬品などの研究・開発、公衆衛生、医療経済など幅広い分野で利用されている。

※「NEC 健診結果予測シミュレーション」は、生活習慣の改善による健康増進を目的としたサービスであり、疾病の診断・治療・予防を目的としたものではありません。
※記載されている会社名および製品名は、各社の商標または登録商標です。
※本サービスは、特許出願済の技術を採用しています。



＜NECソリューションイノベータと倉敷中央病院のAIモデル共同開発について＞
　2024年1月19日発表プレスリリース
　https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/press/20240119/index.html

＜NEC 健診結果予測シミュレーション について＞
　https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/sl/healthcheckup_sim/

＜本件のお問い合わせ先＞
　NECソリューションイノベータ　デジタルヘルスケア事業推進室
　E-Mail：[e-mail]


（参考）
【NECソリューションイノベータの概要】
　会社名：NECソリューションイノベータ株式会社
　所在地：東京都江東区新木場1丁目18番7号
　代表者：代表取締役 執行役員社長　石井 力
　資本金：8,668百万円
　事業内容：システムインテグレーション事業、サービス事業、基盤ソフトウェア開発事業、機器販売
　URL：https://www.nec-solutioninnovators.co.jp/

【倉敷中央病院の概要】
　施設名：大原記念倉敷中央医療機構　倉敷中央病院
　所在地：岡山県倉敷市美和1丁目1番1号
　院長：寺井 章人
　URL：https://www.kchnet.or.jp/

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