講演名 2018-06-13
機械学習を用いたOGTTの2時間血糖値予測の一検討
前田 将貴(電通大), 西山 悠(電通大), 藤林 和俊(順天堂大), 郡司 俊秋(NTT東日本関東病院), 佐々部 典子(NTT東日本関東病院), 飯島 喜美子(NTT東日本関東病院), 内藤 俊夫(順天堂大),
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抄録(和) 糖尿病の診断法の1つに経口ブドウ糖負荷試験 (oral glucose tolerance test; OGTT) がある.75g- OGTTでは,糖尿病が疑われる被験者に75gブドウ糖水溶液を短時間に飲んで頂き,一定時間間隔の血糖値・インスリン値を採血により計測する.糖尿病の診断には負荷後2時間血糖値が用いられる.本発表では,NTT東日本関東病院予防医学センターの定期健康診断で得られた75g-OGTTのデータに機械学習手法XGBoostを適用し,他の生化学検査数値からOGTT 2時間血糖値を予測した結果を報告する.その結果,75g-OGTTの前回値を利用すると予測精度が向上する結果を得た.しかし今回得られた最大決定係数は0.627であった.予測精度向上に向け,入力変数の選択, 機械学習手法の選択, データ数増加,アンケートデータ(現病歴,既往歴,家族歴,生活習慣)の利用等が今後の課題にある.
抄録(英) Oral glucose tolerance test (OGTT) is a method used to diagnose diabetes. Subjects take a 75 g glucose solution in a short time. Subject's blood samples are collected at regular time intervals and the plasma glucose levels are measured. Plasma glucose level 2 hours after loading is used for the diagnosis of diabetes. In this paper, we apply the machine learning method XGBoost to the 75 g-OGTT data obtained from the general health checkup programs provided by the center of preventive medicine at NTT Medical Center Tokyo, and report the result of predicting OGTT 2-hour plasma glucose level from other biochemical test values. Prediction accuracy was improved using the previous value of 75 g-OGTT. However, the maximum determination coefficient obtained was 0.627. In order to improve prediction accuracy, future works include to select more adequate input variables, machine learning methods, increase the number of data, or use questionnaire data (current medical history, past history, family history, lifestyle).
キーワード(和) 経口ブドウ糖負荷試験 / OGTT / 血糖値予測 / 機械学習 / XGBoost
キーワード(英) Oral Glucose Tolerance Test / OGTT / Machine Learning / XGBoost
資料番号 IBISML2018-9
発行日 2018-06-06 (IBISML)

研究会情報
研究会 NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS
開催期間 2018/6/13(から3日開催)
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマインニング、一般
テーマ(英) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General
委員長氏名(和) 平田 豊(中部大) / 鹿島 久嗣(京大)
委員長氏名(英) Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.)
副委員長氏名(和) 庄野 逸(電通大) / 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大)
副委員長氏名(英) Hayaru Shouno(UEC) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo)
幹事氏名(和) 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研)
幹事氏名(英) Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST)
幹事補佐氏名(和) 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大)
幹事補佐氏名(英) Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving
本文の言語 JPN
タイトル(和) 機械学習を用いたOGTTの2時間血糖値予測の一検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Study of Numerical Prediction of 2-hour Plasma Glucose Level during OGTT using Machine Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 経口ブドウ糖負荷試験 / Oral Glucose Tolerance Test
キーワード(2)(和/英) OGTT / OGTT
キーワード(3)(和/英) 血糖値予測 / Machine Learning
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / XGBoost
キーワード(5)(和/英) XGBoost
第 1 著者 氏名(和/英) 前田 将貴 / Katsutoshi Maeta
第 1 著者 所属(和/英) 電気通信大学(略称:電通大)
The University of Electro-Communication(略称:UEC)
第 2 著者 氏名(和/英) 西山 悠 / Yu Nishiyama
第 2 著者 所属(和/英) 電気通信大学(略称:電通大)
The University of Electro-Communication(略称:UEC)
第 3 著者 氏名(和/英) 藤林 和俊 / Kazutoshi Fujibayashi
第 3 著者 所属(和/英) 順天堂大学(略称:順天堂大)
Juntendo University(略称:JUN)
第 4 著者 氏名(和/英) 郡司 俊秋 / Toshiaki Gunji
第 4 著者 所属(和/英) NTT東日本関東病院(略称:NTT東日本関東病院)
NTT Medical Center Tokyo(略称:NTT Medical Center Tokyo)
第 5 著者 氏名(和/英) 佐々部 典子 / Noriko Sasabe
第 5 著者 所属(和/英) NTT東日本関東病院(略称:NTT東日本関東病院)
NTT Medical Center Tokyo(略称:NTT Medical Center Tokyo)
第 6 著者 氏名(和/英) 飯島 喜美子 / Kimiko Iijima
第 6 著者 所属(和/英) NTT東日本関東病院(略称:NTT東日本関東病院)
NTT Medical Center Tokyo(略称:NTT Medical Center Tokyo)
第 7 著者 氏名(和/英) 内藤 俊夫 / Toshio Naito
第 7 著者 所属(和/英) 順天堂大学(略称:順天堂大)
Juntendo University(略称:JUN)
発表年月日 2018-06-13
資料番号 IBISML2018-9
巻番号(vol) vol.118
号番号(no) IBISML-81
ページ範囲 pp.61-66(IBISML),
ページ数 6
発行日 2018-06-06 (IBISML)