神戸市民38万人の要介護リスクを予測　AI(人工知能)を活用した保健・介護政策づくりに産学官民で取り組む

AI(人工知能)で要介護リスクを予測　38万人を調査

　研究は、神戸大学大学院医学研究科地域社会医学・健康科学講座 AI・デジタルヘルス科学分野の榑林陽一特命教授らが、神戸市、日立製作所の協力を得て行うもの。

　研究グループは、医療・介護・健診などのデータを個人ごとにまとめて、市民サービスの向上などに役立てようと、「ヘルスケアデータ連携システム」を構築した。

　同社が開発した独自の「説明可能なAI」を活用して、38万人の市民の健康・医療ビッグデータから、住民1人ひとりに対する要介護リスクの予測を行う個別予測モデルを開発する。研究成果を、市の保健・介護政策づくりに活用することを目指している。

　研究では、2015年度～2019年度の５年間、および2020年度～2024年度の５年間の65歳以上の神戸市民38万人の医療情報、介護情報、健診情報などの連結データセットを、AIの学習データとして用いて、1人ひとりに対する要介護リスクを予測するモデルを作成する。

　学術機関へのデータ提供にあたっては、市保健事業にかかる研究倫理審査会の承認を経たうえで、氏名や生年月日などの個人が特定できる情報を削除し、匿名化された情報が提供される。研究概要は、市ホームページに掲載され、市民に情報を提供するとともに、オプトアウトの機会(拒否の機会)も確保する。

AIを活用した要介護リスク個別予測モデルを開発

　すでに、過去の5年間の介護保険被保険者の医療・介護データなどの連結データセット(約3000項目/人)が、個人や住所が特定されないよう匿名化され、同大学に提供されている。同大学では、希少疾患などから個人が特定されることがないよう、同じ特徴をもつ人が10人以下のデータ項目は削除される。

　同大学と同社は共同で、独自AI技術を用いて要介護リスク個別予測モデルを開発する。要介護リスクは個人ごとに異なるため、最先端の「説明可能なAI技術」を適用することで、精度の高い予測モデルの作成が期待できるとしている。

　同社が開発したAI技術は、高精度な予測モデルを構築するための深層学習(ディープラーニング)で、これまで困難だった「予測に寄与する要因の抽出」を行うことで、予測要因を生成した根拠データまでさかのぼることができるため、高い予測精度とその根拠の説明性を両立することができるとしている。このAI技術はすでに、創薬分野で実績があり、製品・サービスの開発期間の短縮などに貢献している。

　研究成果をもとに、同市でAIを活用した要介護リスク個別予測モデルを用いた介護を行えるようになれば、より多くの高齢者に根拠ある情報をもとに迅速なサービスを提供できるようになる。

　今回のように大規模で長期にわたる自治体の健康・医療データが、大学主体の産学連携で行う要介護リスク解析研究で、提供されたケースはなく、日本ではじめての取り組みとなる。

　政府が進めるデータヘルス政策にも貢献でき、同様のモデルが他の市町村でも展開されることで、地域の健康寿命延伸に大きく貢献できるとしている。

神戸市　ヘルスケアデータ連携システム
神戸大学大学院医学研究科地域社会医学・健康科学講座 AI・デジタルヘルス科学分野
神戸大学保健学研究科 パブリックヘルス領域 地域保健学分野
日立製作所