NECと仙台白百合女子大学、AIを活用したメタボ要因分析を実施

今回は「NECと仙台白百合女子大学、AIを活用したメタボ要因分析を実施」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 NECは、宮城県から委託を受けた仙台白百合女子大学とともに、宮城県の国民健康保険加入者における特定健康診査に関するデータを活用し、メタボリックシンドローム(メタボ)と関連性の強い生活習慣を、AI自動化プラットフォーム「dotData」を用いて分析した。

 その結果、メタボ発症と関連のある生活習慣は、男性では「夕食後の間食がある」「食べる速度が速い」「喫煙」「身体活動が少ない」、同様に女性では「歩行速度が遅い」「食べる速度が速い」「喫煙」「朝食欠食」などの結果が得られた。

 dotDataは、特徴量自動設計と機械学習自動化の技術を搭載したAI自動化プラットフォームでNECがdotDataから販売権を取得して提供している。

 今回のような分析を人手で行う場合には通常2~3カ月かかるが、AI・dotDataを活用することにより約1~2週間で分析を完了できた。同時に行われた仙台白百合女子大学の公衆衛生学研究室での分析と合致した結果が得られたことから、健康・保健領域でのAIによる分析の有用性が示唆された。

 また、AIの分析では、人手による分析では想定していなかった関連要因が見いだされる可能性や多種多量なデータを短期間で分析することができるため、新たな医学的な考察結果を効率的に導き出すとも期待できるという。

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