100万人のデータから、高齢者の脆弱性（フレイル）を予測する（AI×医療）【論文】
アイブン
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うち（JDSC）ではスマートメーターの電力消費データからフレイルを予測検知する実証実験を始めています。
https://newspicks.com/news/4562724/“高齢者人口が飛躍的に増加する中、高齢化に伴う健康課題は、医学的にも社会的にも大きな関心の的となっている。2017年の国連報告書によると、60歳以上の高齢者の世界人口は2000年には6億人であり、2050年には約20億人に増加すると予測されている。”
説明変数に用いる、社会経済的側面や臨床的側面をもとに、死亡率や障害発生を予測し、SVM（サポートベクターマシーン）では最大８割近い正答率を出した。
データセットは、2016年のデータを入力に用いて、出力は2017年のデータを使用。65歳以上の高齢者が一年以内にどうなるかを予測するって感じなんで、データセット上、体調が悪い人が一年以内に状態を悪化させる確率が８割くらいの認識でいます。
この辺のデータセットの見方は難しいので、もう少しこの論文読んでみます。
