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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-06-13 15:00 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・○西山 悠（電通大）・藤林和俊（順天堂大）・郡司俊秋・佐々部典子・飯島喜美子（NTT東日本関東病院）・内藤俊夫（順天堂大）  IBISML2018-9 |
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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． |
| （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 / / / |
| （英） | Oral Glucose Tolerance Test / OGTT / Machine Learning / XGBoost / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 81, IBISML2018-9, pp. 61-66, 2018年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2018-9 | |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2018-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2018-06-13 - 2018-06-15 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2018-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 将貴 / Katsutoshi Maeta / マエタ カツトシ |
| 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/ヨミ） | 西山 悠 / Yu Nishiyama / ニシヤマ ユウ |
| 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/ヨミ） | 藤林 和俊 / Kazutoshi Fujibayashi / フジバヤシ カズトシ |
| 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/ヨミ） | 郡司 俊秋 / Toshiaki Gunji / グンジ トシアキ |
| 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/ヨミ） | 佐々部 典子 / Noriko Sasabe / ササベ ノリコ |
| 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/ヨミ） | 飯島 喜美子 / Kimiko Iijima / イイジマ キミコ |
| 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/ヨミ） | 内藤 俊夫 / Toshio Naito / ナイトウ トシオ |
| 第7著者 所属（和/英） | 順天堂大学 (略称： 順天堂大) Juntendo University (略称： JUN) |
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| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2018-06-13 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2018-9 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.81 |
| ページ範囲 | pp.61-66 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) |
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