機械学習

corevo®が切り拓く新たなサービス創造

糖尿病

受診中断

機械学習を用いた糖尿病患者の治療行動予測
くらさわ

近年，AIを活用して医療情報を分析し，医師の診断や治療を支援する取り組みがさかんに行われています．NTTでは東京大学医学部附属病院と共同で，糖尿病患者さんの治療支援のためのAIの構築に取り組んでいます．
本稿では，糖尿病治療の課題の 1 つである患者の「受診中断」という治療行動に着目し，治療をやめてしまいそうな患者を事前に予測する技術について紹介します．

倉沢
はやしひさし† 1

ふ じ のあきのり † 2

央 /藤野 昭典

かつよし † 3

林勝義

NTT未来ねっと研究所†2
NTTコミュニケーション科学基礎研究所†3
NTT先端集積デバイス研究所†1を基に受診中断を個人レベルで予測す受診することを予定した日）までの電るモデルの構築をめざしました．予測

子カルテデータから抽出した特徴量ベ

近年，糖尿病の患者数は増加傾向に精度を高めるため，NTTがこれまでクトルx（説明変数）を用いて，受診あり，2014年には316万人に達してい培ってきた機械学習に関する知見と東が中断された外来を＋ 1 ，受診が継続ます〔平成26年患者調査（厚生労働大の医療データ分析や臨床での患者へされた外来を－ 1 と定義されたクラス省）〕．糖尿病は進行すると腎症等の合の指導に関する知見を参考にして生成y（従属変数）を予測するロジスティッ

併 症 等 を 引 き 起 こ し， 患 者 自 身 のした特徴量を基にモデルを構築しましク回帰モデル＊ 1 を設計しました．こQOL（Quality of Life）の低下や医,た（2）（3）（図 1 ）．

れにより次の外来予約日に患者が来る

糖尿病治療の課題～受診中断～療費の増大につながるため，糖尿病患者には治療の継続が求められていまのか，来ないのかを予測することがで受診中断予測モデルの設計

きます．特徴量ベクトルがxであるデー

す．しかし，糖尿病患者の約 1 割が受積極的に支援すべき患者さんの絞り

タがクラスyに帰属する確率を，重み

診を中断し，合併症の発症後，病態が込みに向けて，受診中断の引き金となベクトルwを用いて，以下のようなモ悪化してから受診を再開するというケー

り得る外来予約（予定されていた受診デル式で表すことができます．

スが多いことが問題となっています．

が履行されず，それ以後の受診が中断

この問題を解決するために，従来よに至る可能性が高い予約）の不受診のり受診中断の要因を明らかにするた予測に取り組むことにしました．具体

め，属性や検査値から受診中断者の特的には，外来予約日（予約が登録され，＊1

ロジスティック回帰モデル：はい，いいえのように２値しか取り得ない従属変数のデータを用いてその発生確率を予測するモデル．

徴に関する調査が行われています．年
齢が低いことや男性の有職者などの特徴が報告されており，『糖尿病受診中（a） 従来：受診中断と関連する患者特性を明らかにする取り組み

断対策包括ガイド』 として糖尿病治療にかかわる医療従事者に周知 ・ 活用されています．しかし，受診中断にはき患者を個人にまで絞り込み，支援す大病院）と共同で，電子カルテデータ

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NTT技術ジャーナル 2017.6

受診継続群と受診中断群の二群に分類

中断群

患者特性有意差検定（b） 本研究：受診中断の引き金となり得る不受診外来を予測する取り組み
カルテデータ
受診歴・予約歴ることが難しい状況でした．そこで
NTTは東京大学医学部附属病院（東

患者属性
検査値

受診歴さまざまな要因が考えられるため，医師がここからさらに積極的に支援すべ

継続群

カルテデータ

（1）

患者属性
検査値

独自整形データ

予約習慣など学習

不受診予約の予測
予測モデル

図１

糖尿病患者の受診中断，関連研究に関する状況と本研究の取り組み

特 集P（ y | x;w）＝

1
1＋exp（− y w･x）

表１

X1群の特徴量の例

項目

特徴量

受診歴

診療科｛
（x1, y1）,...,（xn, yn）,...,（xN, yN）｝を 用い

病歴確定した病名 ・ 疑われた病名てwの値を推定することで，モデルを処方薬歴

処方薬剤，服薬タイミング帰属するクラスが既知のデータ集合学習させました．ただし，特徴量の種類（特徴量ベクトルの次元）が学習に用いるデータ数と比較して多い場合，モデルを過学習＊ 2 させる危険性が高まるため，L2正則化＊ 3 を用いて過学習を抑制し，モデルの汎化性能を高めています．

表2項目

特徴量

属性

性別 ・ 外来予約日の年齢
自宅から病院までの距離 ・ 時間

受診歴

累積外来受診回数
受診した曜日

外来予約歴

予約登録日と外来予約日の間隔
予約登録日と外来予約日の曜日一致
予約登録曜日
予約登録日の糖尿病代謝内科受診有無
外来予約日の天気

処方薬歴

同時に処方された処方薬の種類
錠剤処方薬のサイズ

検査歴

HbA1c，HDL-C，LDL-C，中性脂肪，総コレステロール

特徴量の設計次に，特徴量の設計を行いました．
単純に電子カルテデータに含まれるさ
まざまなデータを学習させるだけではX2群の特徴量の例なく，予測精度を高めるために糖尿病専門医の知見や患者の意見，人の行動に受診していた診療科，診断された病して設計しました．これは，予約不受分析の知見を活用して特徴量の設計に名，処方された薬剤の名前および処方診という行動が患者自身の行動特性や取り組みました．すなわち，電子カル時期，実施された手術および検査に関置かれている環境に左右されやすいのテからそのまま機械的に出力した患者するものです．該当すれば 1 ，そうでではないかと考えたためです．
例えば，の 病 状 に 関 連 す る 特 徴 量（X1群：なければ 0 とする二値で構成されま行動特性や環境要因を示唆するものと29025種類）と私たちが独自に検討しす．また，症状については発症した時して外来予約日の曜日や外来予約当日た受診中断との関連性が高いと考えら期として外来予約日直近と外来予定日の天気や錠剤処方薬のサイズなどが挙れる特徴量（X2群：97種類）の 2 種より前（直近かどうかは問わず過去のげられます．また，糖尿病専門医の「薬類を設計しました．

いずれかの時期）を区別するため，外の飲み忘れが多いような受診中断の可

まず，X1群の特徴量を表 1 に示し

来予約日からさかのぼって90日以内能性が考えられる患者への対策としてます．これらは，外来予約日より過去を対象にしたものと外来予約日よりも処方日数や服用タイミングを変更し，過去を対象にしたものの 2 種類を用通院周期を短くするような対応を取意しました．

る」といった話を参考に薬の処方に関＊2＊3

過学習：訓練データに合わせすぎて，汎用的に成り立たないモデルを得てしまうこと．
L2正則化：過学習を抑制するため，特徴量の重みの大きさにペナルティを与える手法．

次に，X2群の特徴量を表 2 に示しする項目を選びました．糖尿病患者へます．これらは患者の「行動」に着目の聞き取り調査では「治療の必要性がNTT技術ジャーナル 2017.633

corevo®が切り拓く新たなサービス創造

理解できると治療を継続しようと思う」といった意見を参考にこれまでの

表3

予約行動の判定結果

予約行動件数（患者数）

新規の予約登録32962件（879人）

びました．外来予約日の天気や錠剤処

予約日程変更

4680件（619人）

方薬の形状については，それぞれ気象

外来予約を伴う受診（継続外来群）

15104件（869人）

外来予約を伴わない受診228件（116人）

他に予約を伴う外来不受診

493件（232人）

通院や病気の経験にかかわる項目を選庁や独立行政法人医薬品医療機器総合機構が管理するデータベースを参照しました．また，先行研究からは受診中断の関連因子とされる性別や年齢，交通の便などを利用しました．

1

予測モデルの評価

感

0.6

度

0.5

院の糖尿病 ・ 代謝内科の外来に初0.4

診で来院

0.3

②

初診日から 3 カ月以内に糖尿0.2

病の病名コード（ICD10 E10か0.1

らE14）が電子カルテに入力③ HbA1cの検査オーダーが初診日から 3 カ月以内に発行
また，対象とする外来予約の期間は，2011年 4 月 1 日 か ら2014年 6 月30日

X1＋X2

0.7

応する患者が以下の 3 つの条件を満① 2004年 1 月 1 日 以 降， 東 大 病

X2

0.8

対象外来レコードは，その外来に対たすこととしました．

X1

0.9

00

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

特異度
ROC曲線下の面積（AUC値）が大きいほど（曲線が左上に近づくほど）予測性能が高いことを表す（完全にランダムな場合は0.5）

図2ROC曲線までとしました．予約行動判定の結果
を 表 3 に 示 し ま す． 継 続 外 来 群 は15104件（869人），中断外来群は922用いる特徴量の違いが予測精度に与え

X1とX2の両群を用いると，X2群単独件（285人）でした．

る影響をAUC（Area Under the Curve）と比較して予測精度はさらに改善する

X1群，X2群の特徴量を学習させた予値によって調べてみると，X1群単独でことも分かりました（AUC=0.958）．

測モデルはROC（Receiver Operatingは0.912であったのに対し，X2群単独

AUC値に基づく性能評価では，一般Curve）曲線を用いて評価を行いましでは0.943とX1群単独と比較して予測に0.9以 上 はExcellent discrimination

た．結果を図 2 に示します．モデルに精度を上げることができました（表 4 ）．

（優れた予測性能）と位置付けられて

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NTT技術ジャーナル 2017.6

特 集

表4いることから，本予測モデルは中断のAUC値，適合率，再現率，F値引き金となり得る不受診外来を精度良特徴量

AUC値

適合率

再現率

F値

X1群

※10.9120.466

0.4380.449

く検出し，積極的な治療継続支援が必

X2群

※2

0.943

0.750

0.577

0.652

要な患者に支援を提供する時期を絞り

0.958

0.757

0.659

0.704

X1+X2群※1※2

電子カルテに格納されているデータ
電子カルテデータを整形して得たデータ込むのに役立つと期待できます．
また，用いた特徴量別に予測の正確性と網羅性を同じく表 4 に示しています．X1とX2の両群を用いたモデルの適合率は0.751，再現率は0.654，F値は0.698という結果が得られました．
これらは，機械学習に関する知見を基に分析モデルを最適化

それぞれすべてのデータのうち予約不履行の正解データが約 7 割含まれて電子カルテデータそのまま

直近の予約不履行予測
精度：4割

予測
モデル

・現在の病態や治療内容いたこと（適合率），正解データの約7 割を見つけることができること（再現率）を示しています．同様にX1群の特徴量だけで分析した場合を考えますと， 4 割程度しか見つけられないので，図 3 に示すとおり，特徴量の工夫医師の知見等を加味した
電子カルテデータ

直近の予約不履行予測
精度：7割

予測
モデル

・現在の病態や治療内容・予約行動・受診行動など

図3

特微量の工夫により大きく予測性能を高めることができたといえます．

寄与度の高い特徴量
高い予測精度に寄与した特徴量が何

表5かを調べるために，個々の特徴量につ寄与度の高い特微量いて，重みの大きさを用いてそれぞれ特徴量

継続外来群

中断外来群

重み

質：予約登録日の曜日：日

91件

73件

2.4

質：外来予約日の曜日：金

2338件

493件

1.9

量：予約登録日と外来予約 平均45.8日
日の間隔平均8.0日

1.4

質：バセドウ病（過去に疑 445件
いが晴れた病名）

2件-1.3

質：外来予約日の曜日：月

2386件

83件

-1.3

ました．重みが大きい特徴量ほど受診

質：フェノフィブラート
（過去の処方薬剤）

163件

0件

-1.1

中断の予測に大きく影響しています．の予測精度への影響を比較しました．
その結果を表 5 に示しています（上位3 件と下位 3 件を表示）． 重 み は，
X1+X2群 の 特 徴 量 を 用 い た ロ ジ ス
ティック回帰モデルを学習して得られ重みが大きい特徴量から明らかなよう

NTT技術ジャーナル 2017.6

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corevo®が切り拓く新たなサービス創造に，患者の病態よりも外来予約行動に生成に工夫を凝らし，糖尿病外来患者関する特徴量が予測に大きく影響を与の受診が中断するきっかけとなり得る

えるように予測モデルが学習されてい外来予約の不受診を予測するモデルをました．予約登録日の曜日，外来予約設計し，高い予測精度を示すことがで日の曜日，予約登録日から外来予約日きました．機械学習分野では人に適切までの日数がモデルの予測精度に影響な手段や情報を提示する技術としてリしており，特定の条件下（日曜日に予コメンド技術が提案されており，患者約登録が行われ，外来予約日が金曜日の不受診回避に適切な受診中断対策をであり，登録日から予約日の期間が短選択する技術として適用することも検いなど）では不受診が起こりやすいこ討していきたいと考えています．
また，とが示されました．これらは，これまtelemedicine領域の研究結果からは患で医師が気付かなかった患者の予約行

者の登録データ（生体情報や生活習慣）動を今回の分析技術が見つけたとしに基づいて患者に生活習慣に関するて，共同研究者である糖尿病専門医のフィードバックを行うと特に食事内容先生から評価いただいています．このに関連した患者の行動が患者自身にような不受診，それに続く受診中断リよって修正されることが明らかになっ

スクの高い患者を絞り込み，不受診とており（4），これに類似して患者が次回関連する因子を修正する（予約登録日の外来予約を登録すると，予約日近くから外来予約日までの日数を長くするに予約確認のフィードバックがなされなど）方策の検討の一助となると考え受診への動機付けを行うなども 1 つています．このように予測結果を基にの解決策となり得ると考えています．

受診中断を避けるために積極的に支援

現在，電子カルテデータの標準規格がすべき患者の絞り込みや支援時期の見普及し大量の診療データを扱える環境

極め，リスクの高さに合わせた支援のが整いつつあることから，これを活用度合いの調整が可能となることから，しながら本予測モデルの改善に取り組医師の診療支援，ひいては患者の病態んでいきます．の維持，改善につながることが期待されます．

今後の展開
機械学習を用いた初の試みとして，外来予約日までの電子カルテデータから患者の行動特性を示唆する特徴量の36

NTT技術ジャーナル 2017.6■参考文献（1） 野田 ・ 山崎 ・ 林野 ・ 泉 ・ 後藤：“糖尿病受診中断対策包括ガイド, ” 2014.
（2） H. Kurasawa, K. Hayashi, A. Fujino, K.
Takasugi, T. Haga, K. Waki, T. Noguchi, andK. Ohe：“Machine-Learning –Based Predic­
tion of a Missed Scheduled Clinical Appoint­
ment by Patients With Diabetes,” J. Diabe­tes Sci. Technol.，Vol.10，No.3，pp.730736，2016．
（3） 倉沢 ・ 林 ・ 藤野 ・ 高杉 ・ 芳賀 ・ 脇 ・ 野口 ・ 大

江：“機械学習を用いた糖尿病外来受診中断予測，” 第19回日本医療情報学会春季学術大会，2015．
（4） K. Waki, H. Fujita, Y. Uchimura, K. Omae, E.
Aramaki, S. Kato, H. Lee, H. Kobayashi,
T.Kadowaki, and K. Ohe：“DialBetics: A
Novel Smartphone-based Self-management
Support System for Type 2 Diabetes
Patients,” J. Diabetes Sci. Technol.，Vol.8，No.2，pp.209-215，2014．

（左から）藤野  昭典/ 倉沢  林  央/勝義

病態悪化など健康状態の変化の予兆をとらえる技術の研究開発に継続して取り組み，さまざまなICTサービスと連携しながら，人間の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たいと考えています．

◆問い合わせ先NTT未来ねっと研究所
ユビキタスサービスシステム研究部
TEL 0422-59-4316
FAX 0422-59-4810
E-mail kurasawa.hisashi lab.ntt.co.jp