[1H3-J-13] AI応用: 医療とヘルスケア

[1H3-J-13-05] レセプトデータを用いた生活習慣病の発症予測

〇八重樫 文絵¹、荒木 雅弘¹、岡 夏樹¹、新谷 元司²、吉川 昌孝³ (1. 京都工芸繊維大学、2. SGホールディングスグループ健康保険組合、3. 日本システム技術株式会社)

キーワード：機械学習、発症予測、医療情報、表現学習

本稿では，レセプトデータを用いた生活習慣病の発症予測システムを提案する．近年運送業界では，インターネットの普及に伴うドライバーの過重労働に対する対策として，健康管理対策の見直しを急務としている．発症予測を目的とした関連研究には，医療情報に対して表現学習を用いているものがある．これらの関連研究と同様に，我々は本研究の課題を自然言語処理の分野の文書分類問題として捉え，生活習慣病の発症予測を行うモデルの開発を試みた．我々は文字列として保存されているレセプトデータを固定長ベクトル化し，アンダーサンプリングとバギングの組み合わせによって生活習慣病の発症を予測した．その結果，我々のモデルは正例の再現率が0.75にまで昇り，レセプトデータに対して自然言語処理を施すことの有効性が示された．