NTTデータとNTT（日本電信電話）は5月16日、人工知能（AI）を用いて、健診データから高血圧や糖尿病、脂質異常症などの生活習慣病の発症リスクを予測するシステムを開発したと発表した。継続受診していない場合や受診が一定期間に限られる健診データでも予測精度は90％に達したという。実用化に向けた無償トライアルに参加する生命保険会社を募り、保険商品の開発や加入時の査定、加入後の健康改善などでの有効性を検証する予定だ。生保各社が販売する医療保険では、保険料を算定する際などに各種の疾病の発症リスクを予測することが不可欠となる。しかし、健診やレセプトデータを多量に入手し、分析する必要があるなどの課題があった。また、健診データの分析では、継続受診していない場合や受診期間が一定期間に限られるなど、データが不均質だったりサンプル数が少ないケースも多く、高精度な分析データを得るには限界があった。.そこで、NTTらはAI関連技術（商品名：corevo）の一つとして、AIに従来の「発症」「未発症」の分類による学習ではなく、生活習慣病の発症しやすさを比較するランキング学習を行わせ、データの保有期間が短い未発症者のデータも利用できる予測システムを開発した。NTTが保有する10万人の最長6年分の健診データで試用したところ、数年後の2型糖尿病の発症を90％の高い精度で予測できたという。.NTTデータらは、2018年度中に生命保険会社向けのサービス提供を開始することを目指す。また、生活習慣病の発症リスクの予測だけでなく、糖尿病発症後の重症化予防に関する研究も進行中であり、対象疾病も拡大していく見込みだとしている。（HealthDay News 2018年5月28日）.Press Releasehttp://www.ntt.co.jp/news2018/1805/180516a.html.Copyright © 2018 HealthDay. All rights reserved.
NTTデータとNTT（日本電信電話）は5月16日、人工知能（AI）を用いて、健診データから高血圧や糖尿病、脂質異常症などの生活習慣病の発症リスクを予測するシステムを開発したと発表した。継続受診していない場合や受診が一定期間に限られる健診データでも予測精度は90％に達したという。実用化に向けた無償トライアルに参加する生命保険会社を募り、保険商品の開発や加入時の査定、加入後の健康改善などでの有効性を検証する予定だ。生保各社が販売する医療保険では、保険料を算定する際などに各種の疾病の発症リスクを予測することが不可欠となる。しかし、健診やレセプトデータを多量に入手し、分析する必要があるなどの課題があった。また、健診データの分析では、継続受診していない場合や受診期間が一定期間に限られるなど、データが不均質だったりサンプル数が少ないケースも多く、高精度な分析データを得るには限界があった。.そこで、NTTらはAI関連技術（商品名：corevo）の一つとして、AIに従来の「発症」「未発症」の分類による学習ではなく、生活習慣病の発症しやすさを比較するランキング学習を行わせ、データの保有期間が短い未発症者のデータも利用できる予測システムを開発した。NTTが保有する10万人の最長6年分の健診データで試用したところ、数年後の2型糖尿病の発症を90％の高い精度で予測できたという。.NTTデータらは、2018年度中に生命保険会社向けのサービス提供を開始することを目指す。また、生活習慣病の発症リスクの予測だけでなく、糖尿病発症後の重症化予防に関する研究も進行中であり、対象疾病も拡大していく見込みだとしている。（HealthDay News 2018年5月28日）.Press Releasehttp://www.ntt.co.jp/news2018/1805/180516a.html.Copyright © 2018 HealthDay. All rights reserved.
