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事業内容
保健・医療・福祉分野の未来を担う人材育成を掲げ、2003年に開学。「ヒューマンサービス」の理念のもと、保健・医療・福祉の連携と総合化を実現すべく、専門分野に限らずに、幅広い知識と豊かな教養を身に付けることを目指す。少人数教育で密度の濃い教育体制を実現するとともに、実際の現場での実践を重視し、病院や社会福祉施設などで学習・経験する実習を多く取り入れている。

ご契約サービス

Prediction One

誰の手にもAIの予測分析を 法人向け予測分析ツール

狙い

神奈川県立保健福祉大学 保健福祉学研究科 副研究科長 中島 啓教授は、厚生労働省より提供された神奈川県の特定健診データを活用し、糖尿病や高血圧などの生活習慣病に関連・影響する因子・要因を予測分析する研究をおこない、その成果として7つの論文を発表。これまでは、事前に「この疾患・症状にはこの因子が関連しているのではないか」などの仮説を立て、医学研究でよく使用される統計解析ソフト(SASなど)でその関連性を分析してきたが、AI技術の進化を受け、AIによりこれまでの研究の正当性を確認するとともに、見逃した因子がないか洗い出せるのではないかと考えた。

選定

通常の統計解析ソフトの場合、データマイニング機能により予測分析や時系列解析が可能だが、高度なスキル・統計解析知識が求められる。合理的な解析モデルを作成できるまでに何度もセミナーを受講する必要があった。慣れていない共同研究者や大学院生も使えるよう、より簡潔にできないかと考えていた。
大学で購入している統計解析ソフトもあったが、学内ネットワークへのアクセスが必須。特定健診データは個人情報を含むセンシティブなデータであり、スタンドアロン環境での利用が絶対条件だったため、このツールは利用できない。なにかよいツールがないか検索するなかで見つけたのが、Prediction Oneだった。Prediction Oneは操作が非常に簡単で、誰でもすぐに使い始めることができる点が大きな魅力であった。従属変数や説明変数を指定して実行すればよく、AI分析へのハードルが大きく下がる。スタンドアロン環境という条件もクリアしていることから、導入を決めた。

成果

解析対象の特定健診データは2008年~2014年の7年分あり、最もデータ量の多い2014年分は180万人分にのぼる。解析対象項目が多いと解析に時間がかかるため、解析の負荷を減らすよう、個々の研究に必要なデータ項目だけを残してデータファイルをスリム化する必要があった。しかし、医学領域で用いられる通常の統計解析ソフトではデータに1つでも欠損値があると、その対象者のデータすべてが解析対象からはずれてしまうので欠損値に対する対処が必要である。それに比べ、Prediction Oneでは自動で欠損値などが調整されるため、データ準備の負担軽減につながっている。
Prediction Oneでの分析では、これまでの研究について正当性を確認できたことに加え、違った観点・示唆も得られた。また、通常の統計解析ソフトでは、最終的な解析の実行を行うまでに複雑な操作の繰り返しが必要とされるが、Prediction Oneは自動でモデリングを行ってくれるため、データ投入後は結果が出るまで離れていても問題がない。その分時間を有効に活用することができ、効率性が上がったと感じている。ただし、分析状況がリアルタイムで表示されるので、それをみているとどのような分析・学習・検証などが行われているかが分かる。

Prediction Oneを使ってみて…

「どの因子が関連・影響しているか」の仮説立案を補完する存在となる
医学研究では自らが立てた仮説をベースにデータ分析するスタイルが主流でしたが、今後はまず機械学習でデータ分析し、その結果をもとに人が判断するというデータ駆動型の研究も増えると考えています。先入観の排除や見逃されていた因子の発見に寄与すると思います。その最初のステップとしてPrediction Oneの価値は大きく、「どの因子が関連・影響しているか」の仮説立案を補完する存在となるのではと期待しています。
神奈川県立保健福祉大学 保健福祉学研究科 副研究科長
中島 啓 様

生活習慣病の関連因子の研究速度が加速していく
現在は中島先生の研究が中心ですが、今後は自身の研究でもPrediction Oneを活用できればと考えています。さらに大学院生も含めて利用を進めていくことで、生活習慣病の関連因子の研究速度が加速していくのでは、と楽しみにしています。
神奈川県立保健福祉大学 栄養学科 講師
樋口 良子 様

厚生労働省から使用許可を得ることができ、セキュリティ面での安心感は大きい
データ提供元である厚生労働省から「スタンドアロン環境での利用が絶対条件」と強く言われていることもあり、その点を確実にクリアできる点は魅力的でした。厚生労働省から使用許可を得ることができ、セキュリティ面での安心感は大きいです。
神奈川県立保健福祉大学 地域貢献研究センター
水澤 香織 様

セキュリティ面でも安心 先入観の排除や見逃し因子の発見に寄与

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