■ 学会名
CBI学会2025年大会

■ 発表日
2025/10/29

■ 筆頭演者
田中周平
京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学

■ 共同演者
戸﨑泰誠、荒武奈々瑛、内野詠一郎、奥野恭史
京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学

■ 発表形態
口頭

■ 要旨
本研究では、健診データとライフログデータである歩数・体重・血圧・血糖を統合し、2型糖尿病の3年以内発症を予測する機械学習モデルを構築した。8.4万人分のサンプリングデータから構築したXGBoostモデルでのAUROC値は0.913と高値であり、SHAP値による寄与度上位の項目にはHbA1cに加え歩数が含まれた。今後、ライフログデータと直結する日々の生活・行動状況への介入による個別化予防に繋がる可能性がある。