疯狂体育app下载

 本学の疯狂体育app下载を毎月1つずつ紹介します。

 【2020年10月】
 機械学習技術の社会実装 ?運送業における医療情報を基にした重症化発症モデルの構築に関する研究?
(情報工学?人間科学系 岡夏樹 教授、荒木雅弘 准教授、田中一晶 助教)

※バックナンバーはこちら

機械学習技術の社会実装
運送業における医療情報を基にした重症化発症モデルの構築に関する研究

概要

?日本システム技術株式会社およびSGホールディングスグループ健康保険組合との共同研究として、健康保険組合員の健康診断結果および医療機関を受診した際に発行されるレセプト情報を基にして、将来の生活習慣病の発症予測を行う手法の開発に取り組んだ。
?2018年度は、レセプトの情報から発症予測を行うモデルの開発、および、健診結果から発症予測を行うモデルの開発を行った。

問題点

?レセプト情報は、通常の機械学習用データと多くの点で異なっており、扱いが難しい。

□予測に使えるレセプトの枚数が人によって異なる(可変長データ)
□摘要項目(診療行為や医薬品名)を表の項目としたとき、表の大半は空白
□摘要項目は文字列なので、何らかの方法で数値に置き換えなければならない
□正例(重症化した人)数が負例数に比べて極端に少ない(unbalancedデータ)

提案手法1

?特定の組合員に対して履歴が残るすべてのレセプトを結合して文書とみなし(図1)、発症予測問題を文書分類とみなしてニューラルネットワークとアンサンブル学習によって分類を行う手法(図2)を開発した。

提案手法2

?健診結果からの発症予測についてアンサンブル学習を適用し、ベースライン手法として現在広く行われている各健診項目に閾値を設定し論理和をとる方法と比較した(図3)。
?適切な機械学習技術を導入することにより、ベースライン手法と同程度のrecallを保ったまま、precisionを向上できることが分かった。

【主な発表論文】

  • Tsunekawa M., Oka N., Araki M., Shintani M., Yoshikawa M., Tanigawa T. (2020) Prediction of Onset of Lifestyle-Related Diseases Using Regular Health Checkup Data. In: Ohsawa Y. et al. (eds) Advances in Artificial Intelligence. JSAI 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1128. Springer, Cham pp. 14-26, DOI
    https://doi.org/10.1007/978-3-030-39878-1_2(外部サイト)

疯狂体育app下载の紹介バックナンバー

  • 2020年9月

    2020年9月
    さまざまな植物における光合成の
    応答戦略?原始的なコケ植物から
    製紙原料のユーカリまで-
    (応用生物学系 半塲祐子 教授)

  • 2020年8月

    2020年8月
    有機発光材料の創製と機能開発
    (分子化学系 清水正毅 教授)

  • 2020年7月

    2020年7月
    パワーGaN HEMTとゲート
    ドライバの単一集積化
    (疯狂体育app下载 小林和淑
    教授、古田潤 助教)

  • 2020年6月

    2020年6月
    前川國男と村野藤吾の建築思想を
    めぐる歴史的研究―私の研究室の
    活動について(デザイン?
    建築学系 松隈洋教授)

  • 2020年5月

    2020年5月
    高速度3次元動画像計測
    ならびに超高速動画像記録技術
    (疯狂体育app下载 粟辻安浩教授)

  • 2020年4月

    2020年4月
    ミストCVD法による半導体形成
    技術~パワーデバイス応用から
    ナノ構造形成まで~(電気電子
    工学系 西中浩之准教授)

  • 2020年3月

    2020年3月
    うごきとことば:身体科学
    と認知言語学(基盤科学系
    来田宣幸教授、深田智教授、
    野村照夫教授)

  • 2020年2月

    2020年2月
    室温で液体のように流動する
    金属ナノ材料の開拓と高分子
    ?繊維材料への応用研究
    (材料化学系 中西英行 准教授)

  • 2020年1月

    2020年1月
    GPUスパコンによる凝固?粒
    成長の大規模phase-field
    シミュレーション
    (機械工学系 高木知弘 教授)

  • 2019年12月

    2019年12月
    超音波散乱法で拓く微粒子分散
    系の革新的技術開発とその応用
    研究(材料化学系 則末智久 教授)