同研究は神戸大学が主体となり、日立が開発した独自の説明可能なAI技術を活用することで要介護リスク予測のブラックボックス化(解析根拠が不明)の解消をめざし、神戸市民38万人の健康・医療ビッグデータから、住民一人ひとりに対する要介護リスクの予測及び予測根拠を提示する方法を開発する。研究成果の要介護リスク個別予測モデルは神戸大学から神戸市に提供され、神戸市の保健・介護政策づくりに活用されることが期待される。
●研究の背景
超高齢社会を迎え、市町村が中心となって高齢者の保健事業と介護予防の一体的な実施を推進するための体制整備が進められている。今回は神戸市保健事業にかかる研究倫理委員会承認のもと、平成27年度から令和元年度までの計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、神戸市より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に提供された。
データ提供は令和6年度まで継続し、最終的に計10年間の連結データセットが提供される予定。データは神戸市において個人や住所が特定されることのないよう匿名化され、神戸大学に提供される。さらに、神戸大学において希少疾患などから個人が特定されることがないよう、同じ特徴を持つ人が10人以下のデータ項目を削除するという再匿名化を実施する。
神戸大学と日立は共同研究契約のもと、日立の独自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ほか、要介護のリスク要因の解析根拠を把握することができる。
●研究の内容
研究の解析対象は65才以上の神戸市民38万人の医療情報、介護情報、健診情報などを連結した継時的データセットであり、これをAIの学習データとして用いて、一人ひとりに対する要介護リスクを予測するモデルを研究する。継時的なビッグデータ解析により、個人ごとに異なる介護リスク要因の特定に向けて予測性能を検証する研究が政令指定都市規模の大規模なコホートで実施されることは、日本初となる。また、開発された要介護リスク個別予測モデルは神戸市の保健・介護政策づくりに活用されることが期待される。
●研究で用いる日立のAI技術について
今回用いる日立が開発した説明可能なAI技術はデジタルイノベーションを加速する「Lumada」(ルマーダ)で展開する技術の1つ。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)において、従来は困難だった「予測に寄与する要因の抽出」を行うことができるとともに、特許取得済みの日立独自の「根拠データ管理技術」により、予測要因を生成した根拠データまで遡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可能。既に医療、創薬分野において実績があり、価値ある製品・サービスの開発期間の短縮などに貢献している。
同研究では自治体が持つ膨大な健康・医療ビッグデータに日立のAI技術を適用し、要介護リスク個別予測モデルの作成に取り組む。研究を通じ、日立は社会保障費増大の抑制に貢献するとともに、人々のQuality of Life(QoL)向上に寄与することをめざす。
●今後の展開
今後、研究成果をもとに、神戸市においてAIを活用して開発した要介護リスク個別予測モデルを用いた要介護に関する行政政策が行われ、より根拠ある情報をもとに多くの高齢者の方々への迅速なサービス提供に寄与する。今回のように大規模かつ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において、提供されたケースはなく、日本で初めての取り組み。同様のモデルが今後、他の市町村においても展開されることにより、地域の健康寿命延伸に大きく貢献することが期待できる。
