京都大学・弘前大学との共同研究でインフルエンザをモデルとして健康ビッグデータから病気の罹患リスクが高いグループ分類手法を構築

これら特徴の多くはインフルエンザを含む上気道感染症の罹患要因に関する先行研究と整合性がとれており、本手法は有用であると考えられました。
当該研究成果を、2022年6月10日～11日に仙台で開催された第4回日本メディカルAI学会にて発表致しました。

＜解析手順および結果イメージ＞

【本知見の活用及び今後の展望】

今回、インフルエンザをモデルとして、健康ビッグデータ解析によって病気の罹患リスクが高い特徴的なグループを見出すことが可能であることを確認致しました。今回1年間のデータを使用して解析を行いましたが、今後も多年度の健康ビッグデータの蓄積および解析手法の改良・検証を重ねて参ります。
さらには、かぜの罹患しやすさ、薄毛や白髪の要因、日常生活における疲労などに本手法を応用することで、体質や健康リスクに寄り添った効果的な治療・予防に関する新たな知見を見出すとともに、研究成果を活用したソリューションの提供により、健康と美を願う生活者のより豊かな暮らしの実現に貢献して参ります。

ニュースリリース（京大・弘前大共同研究）.pdf :
https://newscast.jp/attachments/de1rhidU8vLaAPMjPhDF.pdf

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プレスリリース提供元：NEWSCAST