糖尿病

特 集

医療データ

新たなサービス創造に向けて進化するNTTのAI

血糖コントロール不良

医療健康支援技術の研究開発と糖尿病患者の血糖コントロール不良予測への適用
くらさわ

倉沢

NTTでは，AI（人工知能）で医療・健康等データを分析し，健康維持に資する効果的かつ効率的な介入を支援する，医療健康支援技術に取り組んでいます．本稿では，医療・健康等データの「データがまばら」という課題を解決する，欠損の影響を抑制した特徴抽出手法について説明します．
また，東京大学医学部附属病院（東大病院）と共同で糖尿病治療の課題の1 つである患者の血糖コントロール不良予測へこの手法を適用した事例を紹介します．

はやし林

ふ じ のあきのり † 2

央 /藤野 昭典

かつよし † 3

勝義

NTTサービスエボリューション研究所†2
NTTコミュニケーション科学基礎研究所†3
NTT研究企画部門†1

症初期の患者への積極的な介入が効果

生活習慣病予防介入の重要性

ひさし† 1

NTTの取り組む医療健康支援技術的なことが知られており，特定健診 ・

生活習慣病とは，食生活や運動習慣，

特定保健指導などの介入施策が実施さNTTでは，AI（人工知能）を活用睡眠，飲酒などの生活習慣が発症や進れています．しかし，このような介入して医療 ・ 健康等データを分析し，健行に大きく関与する疾患群であり，糖施策は国や自治体，健康保険組合への康維持に資する効果的かつ効率的な介尿病やがんなどがこれに含まれます．

多大な費用負担や医療従事者への多大入を支援する，医療健康支援技術を研生活習慣病は，医療費の約 3 割，死亡な稼働を必要とするため，ICT活用に究開発しています．医療健康支援技術者数の約 6 割を占めており，その発よる生活習慣病予防介入の効率化 ・ 効の概要を図 ₁ に示します．本技術は，症 ・ 進行予防は健康寿命の延伸に向け果増進が求められています．

個人の将来の疾病リスクや治療行動，た重要課題となっています．生活習慣治療効果を予測します．そして，予測病の発症 ・ 進行予防には未病状態や発結果に基づき個人に効果的な介入支援

介入

収集

病院の電子カルテデータ医療従事者を介した治療強化

個人の将来の健康状態を予測

日々の計測データ身近なデバイスを介した食事・運動・睡眠アドバイス

図1

医療健康支援技術の概要

NTT技術ジャーナル 2018.619新たなサービス創造に向けて進化するNTTのAI

プランを策定し，医療従事者を通じた

本稿では，「データがまばら」とい一日に検査や処方が実施されます．通介入や，身の回りのさまざまなデバイス

う課題を解決する，欠損の影響を抑制

院間隔は病態や患者や医師の都合によやロボットを通じた介入に役立てます．

した特徴抽出手法について説明しま

り変化するため，検査や処方の実施間

医療健康支援技術の研究開発には，す．この技術は，医療健康支援技術を隔もそれに応じて変化し，間隔は一定

NTTがこれまで培ってきたデータ分構成する，個人の将来の疾病リスクやでなくなります．また，血圧値や活動析に関する知見が数多く活かされてい治療行動，治療効果の予測精度向上に量のような家庭内で計測される値は，ます．一例を挙げると，人の行動分析寄与し，介入支援の効果や効率を高め計測忘れが生じると，間隔が一定でなの知見を糖尿病治療の課題の 1 つでることに役立ちます．手法の説明の後くなります．このように計測間隔が一ある患者の「受診中断」という治療行に，東大病院と共同でこの手法を糖尿定でない値を，「まばらなデータ」と動の分析に活かし，東京大学医学部附病患者の血糖コントロール不良予測へ呼びます．

属病院（東大病院）と共同で電子カル適用し，予測精度向上の効果を確認しテデータを基に受診中断を個人レベルた事例を紹介します．

（1）

で予測するモデルを構築しました ．
さまざまな領域に共通する課題の解決

個人のまばらなデータから，将来の疾病リスクや治療行動，治療効果を予測する場合，従来は，「量子化」「補完」

まばらな医療 ・ 健康等データの課題「特徴抽出」「分類」という 4 つのスをめざして研究開発したデータ分析技

医療 ・ 健康等データの多くは，不定テップで処理していました（図 2 ）．

術を医療健康領域に展開し，研究開発期に計測された値で構成されます．一

量子化は，まばらなデータを一定間隔を推進しています．

般に，病院や診療所では，受診日と同に区切り，区切られた各期間に代表値量子化

補完

特徴抽出

量子化

補完

特徴抽出

分類

■一定間隔に分割■欠損値を仮値で補う例）スプライン補間■経時変化を特徴量に変換例）SAX■特徴量から予測値を出力例）多層NN

（%）

（%）
HbA1c

HbA1c

量子化の幅

HbA1c（%）

時間
7.4

NA

7

NA

7.4

7.2

7

補完後

図2

NTT技術ジャーナル 2018.6

特徴量
a6.8

bbabc

時間

量子化後

20

分類

時間
abbc

特徴量

一般的なまばらなデータの分析のフロー

予測値c特 集

もしくは欠損を表す値を割り当てる処

タから，質の高い特徴量を抽出するこ

入力データで欠損している要素以外で理です．例えば， 1 日間隔で区切ったとは技術的に困難でした．

計算される入出力ベクトルの差 L（w ）場合，計測忘れの日には欠損を表す値が埋められます．補完は，量子化され欠損の影響を抑制した特徴抽出手法が最小になるようにパラメータw を学習します．f はオートエンコーダで定たデータの欠損値を仮の値で補う処理

まばらなデータから質の高い特徴量です．例えば，線形補完は，線形多項を抽出する技術を検討するうえで，私L（w ）＝ X An（・ X Bn − Y n（w ））式で経時変化を表現できると仮定し，たちは質の高い特徴量を「まばらな＝（Y（f X An , X Bn ; w ） （式 1 ）n w）

欠損値の前後の値から多項式の係数をデータの特性を反映しているだけでな

X Anは計測値があれば 1 ，欠損して算出し，仮の値を推定します．特徴抽く，まばらなデータの経時変化を復元

いれば 0 の値で構成された特徴量ベク

出は，補完によって擬似的に計測間隔できるもの」と考えました．そこで，

トル，XBnは欠損値を仮の値（例えば，0 ）が一定になったデータから経時変化を補完と特徴抽出を同時に処理する技術で埋めた特徴量ベクトル，Y nはX Bnと表す特徴量を抽出する処理です．例えを研究開発し，オートエンコーダと呼同じ次元で構成された出力データを表ば，特徴抽出手法の 1 つであるSAX

ばれる特徴抽出手法から着想を得て，します．学習が収束すると，入力デー（Symbolic Aggregate approXimation）欠損の影響を抑制した特徴抽出手法を

タの欠損値が補完されたデータが出力は，実数値の一定間隔のデータから記考案しました．

データとして得られます．同時に，欠義される関数を表します．

号列の特徴量に変換します．最後の分

オートエンコーダは，深層学習の一類は，特徴量から疾病リスクや治療行種で，次元圧縮に用いられる手法です．

動，治療効果の予測値を出力する処理

この手法は，入力データから特徴量に欠損の影響を抑制した特徴抽出手法です．例えば，分類手法の 1 つである

変換するエンコーダと，特徴量から入は，個人ごとに計測間隔が多様であっSVM（Support Vector Machine）は，力データと同じ次元の出力データに変ても，一律の次元数の特徴量を抽出で疾病リスク有無を見分けるのに適した換するデコーダの 2 つで構成されまきます．また，データの種別が多様で特徴量空間における超平面を訓練デーす．オートエンコーダの学習では，出あっても，エンコーダとデコーダの表タから学習します．

力データが入力データに近づくよう現力が十分であれば同一のモデル構造に，エンコーダとデコーダに含まれるを転用して学習できます．

4 つのステップのうち，補完と特徴抽出の処理がまばらなデータを用いた各パラメータを収束させます．

損に影響を受けない低次元の特徴量に変換するエンコーダが得られます．

糖尿病患者への介入支援における予測の大きな課題でした．
具体的には，私たちは，オートエンコーダの構造補完の処理によって正確に欠損値を仮を参考に，不等間隔データから欠損補の値で補えるとは限らないため，補完完と特徴抽出を同時に行う，「欠損を糖尿病は生活習慣病の 1 つであり，後に特徴抽出して得た特徴量は，計測考慮したオートエンコーダ」を設計し発症 ・ 進行予防に向けたさまざまな介値の特性を正確に反映しているとは限ました．欠損を考慮したオートエン入施策が実施されています．重症化予らないという問題がありました．このコーダの概要を図 3 に示します．欠損

防は「血糖コントロール指標における問題は，特徴量の質を低下させ，予測を考慮したオートエンコーダは，入力コントロール不良者の割合の減少」が精度低下につながります．
このように，データと出力データの差が最小になる具体的目標に位置付けられており，血個人ごと，データの種別ごとに計測間ようにパラメータを学習するオートエ

糖コントロール不良の患者には早期か隔が多様なまばらな医療 ・ 健康等デー

ンコーダにおいて，式 1 に示すように，ら治療強化の介入が実施されます．し技術適用

NTT技術ジャーナル 2018.621

新たなサービス創造に向けて進化するNTTのAI

量子化

補完

特徴抽出分類欠損の影響を抑制した特徴抽出■補完と特徴抽出を同時に学習し，欠損の影響を抑制した特徴量を抽出することで，まばらなデータからの予測性能を向上

処理のイメージ図
患者A

患者B

患者C

大量のまばらな検査値群

圧縮

Aの特徴量

Bの特徴量

Aの推定値

Bの推定値

Cの特徴量

欠損の影
復元
響を抑制
した特徴量

Cの推定値

補完された
検査値群

補完の誤差を最小化

図3

欠損を考慮したオートエンコーダ

かし，血糖コントロールの急激な是正

平均的な状態を調べるために測られま

来64週に血糖コントロール不良になあるいは厳格すぎる血糖コントロールす．一般に，糖尿病患者のHbA1c検る確率を求めます．

は，重篤な低血糖や最小血管症の増悪

査は外来受診と同一日に実施されま予測モデルの評価には，東大病院にといったリスクを伴うため，患者の病す．通院間隔は病態や患者や医師の都通院する糖尿病患者7180名の電子カ態に応じて治療強化を慎重に進める必合により変化するため，HbA1c検査

ルテデータを医学部倫理委員会の承認要がありました．

実施間隔もそれに応じて変化し，間隔を 得 て 使 用 し ま し た（ 承 認 番 号は一定でありません．

10705）．対象期間は2006年11月27日

そこで，東大病院と共同で，糖尿病血糖コントロール不良予測のモデルから2016年 1 月29日とし，受診日を予測するモデルを構築しました ．血でまばらなHbA1c値から特徴抽出す起 点 に 過 去 と 将 来64週 に 4 度 以 上

糖コントロール不良の定義は「受診日るにあたり，前述した欠損を考慮したHbA1c検査を実施したケースを対象を起点に，将来64週のHbA1c（ヘモオートエンコーダを用いました．予測レコードとしました．レコード総数はグロビンA1c）の最悪値が合併症抑制

モデルは，過去64週のHbA1c値を入24万1211件，このうち血糖コントローの血糖コントロール目標値 7 %を上回力とし， 1 週間単位で量子化し，欠損

ル不良は 8 万6299件，血糖コントロー

り，かつ過去64週の最悪値を上回る」

を考慮したオートエンコーダで 8 次

ル良好は15万4912件でした．HbA1cとしました．血糖コントロール不良を元の特徴量を抽出します．その後， 8値を 1 週単位で量子化すると，平均5.9示す疑似データを図 4 に示します．

次元の特徴量を入力とした多層ニュー週（標準偏差2.6週）間隔で検査が実ラルネットワークの二値分類器で，将施され，受診日を起点に過去64週のう患者の将来の血糖コントロール不良を（2）

HbA1cは過去 1 ， 2 カ月の血糖の22NTT技術ジャーナル 2018.6

特 集■参考文献（1） 倉沢 ・ 藤野 ・ 林：“機械学習を用いた糖尿病患者の治療行動予測，” NTT技術ジャーナ
ル，Vol.29，No.6，pp.32-36，2017．
（2） 倉沢 ・ 林 ・ 藤野 ・ 芳賀 ・ 脇 ・ 野口 ・ 大江：“機械学習を用いた糖尿病外来患者の血糖管理不良予測，” 第37回医療情報学連合大会，2017．
（3） 山田：“デバイスをつなぐインタラクション
制御技術「R-env：連舞」，” NTT技術ジャー
ナル，Vol.28，No.2，pp.18-21，2016．

（%）（NGSP）
109

HbA1c8

将来64週の最悪値=8.1%
過去64週の最悪値=7.5%

765

将来のHbA1c値

過去のHbA1c値

−60

−40

−20

0204060

受診日を起点とした週

図4

血糖管理不良の一例

ち平均53.6週（83.7%）の検査値が欠損していました．

今後の展開

10分割交差検定＊の結果，ROC AUC

ICT活用による生活習慣病予防介入（Receiver Operating Characteristicの効率化 ・ 効果増進に向けて，今後もArea Under the Curve）値が0.80の予NTTは医療健康支援技術の研究開発

測性能を示すことができました．これを推進していきます．現在，標準規格

は提案モデルで予測した確率を基に糖に沿った電子カルテデータの普及やさ尿病患者を比較した場合に，将来64週まざまな生体情報を計測するデバイスに実際に血糖コントロール不良になるの普及が進み，大量の医療 ・ 健康等患者を80%の正確さで見つけられるこデータを扱える環境が整いつつありまとを意味します．このモデルは，糖尿す．これらを活用しながら個人の将来病患者への血糖コントロール不良回避の疾病リスクや治療行動，治療効果のに向けた介入時期の絞り込みに役立つ予測モデルの改善に取り組んでいきまと期待されます．

す．また，NTTがこれまで培ってきたデバイス制御 ・ 連携技術（3）等を活用しながら，介入支援についてもさらに＊ 10分割交差検定：データセットを10分割し，そのうちの1つをテストデータ，残りの9つを訓練データとして10回検証する評価方法です．

検討を深め，国民の健康寿命の延伸に貢献していきたいと思います．

（左から）藤野  昭典/ 倉沢  林  央/勝義

国民の健康寿命の延伸に向けて医療健康支援技術の研究開発に継続して取り組み，人々のQoLの向上や医療費増加の抑制など社会課題の解決に貢献していきます．

◆問い合わせ先

NTTサービスエボリューション研究所ネ ットワークドロボット＆ガジェットプロジェクト
TEL 046-859-3776
E-mail hisashi.kurasawa.vx hco.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2018.623