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[1N3-GS-10-03] 健康診断データを用いた因果探索手法の適用可能性検討
キーワード：因果探索、健康診断データ
昨今，Covid-19による社会環境の変化もあり，企業における従業員の健康維持・推進の観点はますます重要視されている．健康経営を行う上でも，特に，うつ病や睡眠障害といった，有病率が高く，従業員のプレゼンティーイズムに影響を与える疾患に対しては的確な予防施策を実施していく必要がある．ただし，これら疾患は日々の生活習慣と深く結びついているものの，その疾患構造はまだ不明な部分も多く，どんな因子にアプローチすることで効果的な予防施策となるかは見通せていない．そのような中，各人の生活習慣の情報が取得されている健康診断データを用いることで，食生活や運動習慣に関する質問項目，及び各種血液検査値といった因子の依存関係をデータドリブンに明らかにし，効果的な施策の検討へとつなげられる可能性がある．本研究では上記目的の予備検討として，説明性の高い有向グラフの形で上記関係を探索可能な，Bayesian NetworkやLiNGAMに代表される因果探索手法に注目する．健康診断データベース（JMDC Claims Database）への適用結果を通して，実用面の観点から，それら手法の特徴と有用性を比較，検討した．
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