AIで市民の健康状態を予測 6万人分の健診データで精度向上も――倉敷中央病院とNEC、予防医療で共創

コメント

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年08月24日

  「今回は、健診データ（体重、腹囲、血圧、糖代謝、脂質代謝など）や生活習慣データ（運動や食事、飲酒など）を基に分析し、生活習慣病の判定に関係の深い9種類の検査値（体重、腹囲、収縮期血圧、拡張期血圧、HbA1c、空腹時血糖、HDLコレステロール、TG、LDLコレステロール）を数年後まで予測する。」
  
  AIに「あなたは数年後まで健康だと予測できます」とお墨付きをもらったら安心して暴飲暴食しそう。
• 髙橋 宏瑞

  順天堂大学医学部総合診療科 准教授

  ・2018年08月23日

  ビッグデータとAIを用いた生活習慣病の予測モデルですね。
  
  医療は統計学に基づいてガイドラインが作られています。ビッグデータとAIはこれを塗り替えるインパクトを持っていますが、誰もそれを説明できないという難点があります。
  
  医療でのAI+ビッグデータが実現すれば、囲碁や将棋のようにAIが答えを提示し、後から理由付けするという流れが出来る可能性を秘めています。
  
  記事の内容は生活習慣病の予測ツールであって、医療者向けというよりかは一般人の行動変容に使われるようになると思います。
• 植松 浩司

  小児科クリニック 院長

  ・2018年08月24日

  ビッグデータとして6万人は果たして十分量と言えるのか。
  
  最初の小さな一歩ですが、今後日本全体の健診データが統合されることを期待しています。