コホートデータで地域社会のみらいをつくる
 .BLJOH UIF 'VUVSF PG $PNNVOJUJFTXJUI $PIPSU %BUB "VH

東京大学 未来ビジョン研究センター
アクサ生命保険 株式会社平松 雄司
 保険数理，統計 公衆衛生 データサイエンス*50 *OUFSOBUJPOBM 3FTFBSDI $FOUFS )POHP DBNQVT 終末期医療費に関する研究

 生活習慣病に関する研究 高血圧症・脂質異常・高血糖等
 .FUBCPMJDTZOESPNF
 医療画像 "*研究のアドバイザリー
 データサイエンス講座

大学・会社内に限定せずデータ分析を促進する活動もしています,BHHMF 5FOTPS'MPX )FMQ 1SPUFDUUIF (SFBU #BSJFS 3FFG 0CKFDU%FUFDUJPO $PNQFUJUJPO'FC   UI   UFBNT 日本の現状と課題
 国保データの活用例

 コホートデータをより活かすために

日本の現状と課題高齢化にともない増大する医療費

日本の医療費の推移 単位兆円

年金
医療（兆円）



福祉その他
社会保障給付費（計兆円 年度予算ベース）
出典厚労省



0&$%)FBMUI4UBUJTUJDT )FBMUIFYQFOEJUVSFBOEGJOBODJOH'JOBODJOHTDIFNF(PWFSONFOUDPNQVMTPSZIUUQTTUBUTPFDEPSH

健康増進および健康寿命の延伸による持続可能な未来の構築は日本にとって喫緊の課題

東京大学とアクサ生命による研究（2019 - 現在）
 終末期医療費•終末期医療費（死亡前医療費）は年間医療費の20%前後を占めており，社会的負担は決して軽くない（Hashimoto et al. 2010）•

終末期医療費の要因に関する研究（後述） 生活習慣病

7•

我が国の循環器系疾患の罹患率・死亡率・DALYsなどは改善が頭打ちとなっており，近年は悪化傾向にある（Hata et al. 2013）•

特定健診の診断結果や保健指導に関する研究

国保データの活用例

終末期医療費の要因研究

死への近接性（Proximity To Death: PTD）



傷病



静岡県の国民健康保険加入者のうち，65 - 95 歳，2012 - 2018 年内に死亡した人を対象



死亡前二年間における各月の医療費を性・年齢・傷病グループ別に集計し分析



傷病グループ
9

分析対象とした要因
性・年齢

I00 - I99: 循環器系（circulatory）



N18: 慢性腎臓病（CKD）



C00 - D48 : 悪性新生物（neoplasms）

J00-J99: 呼吸器系（respiratory）

Others: その他の ICD10 全て

ベイズ統計を利用した傷病グループ別医療費への分解（cost allocation）
レセプトの医療費は月単位でまとまっており，傷病別に割り当てられていない

QBSUNPEFM

本研究提案の傷病グループ別の医療費割り当て手法
DJSDVMBUPSZ

頻度モデル
1F.gtd =Ng
GNg

Iigtd

OFPQMBTNT

𝛔𝟐𝐠𝐭𝟏

𝛍𝐠𝐭𝟏

𝛍𝐠𝐭𝐝

PUIFST

𝛔𝟐𝐠𝐭𝐝

𝛔𝟐𝐠𝐭𝟓

𝛍𝐠𝐭𝟓

i=1

N=

Ng
g=1

発生医療費モデル

𝐘𝐢𝐠𝐭𝟏

𝐈𝐢𝐠𝐭𝟏

5

Yigt =𝐘𝐢𝐠𝐭𝐝

𝐈𝐢𝐠𝐭𝐝

𝐘𝐢𝐠𝐭𝟓

𝐈𝐢𝐠𝐭𝟓

Yigtd JTBMBUFOUTUBUF

Yigtd ∙ Iigtd
d=1

Yigtd ~ Normal μgtd , σ2gtd

平均医療費
AHCEgtd = F.gtd ∙ μgtd

"WFSBHF )FBMUI $BSF &YQFOEJUVSF ")$&CAHCEgd =$VNVMBUJWF ")$& $")$&

23

AHCEgtd
t=0𝐘𝐢𝐠𝐭

PCTFSWBCMF
i JOEJWJEVBM SFDJFQUg TUSBUJGJFEHSPVQt 55% VOJUNPOUId EJTFBTFHSPVQ
I *OEJDBUPSGPSJODJEFODF PSY *ODVSSFE)FBMUI$BSF&YQFOEJUVSF

各傷病グループにかかる医療費（平均値  𝛍𝐠𝐭𝐝 ）を統計的に推定する手法
損害保険の数理領域でよく使用されるQBSUモデルを元に着想

男女別 各月の死亡前医療費単位（万円）

年齢グループ別 各月の死亡前医療費単位（万円）
ベイズ信頼区間的にも有意な差YBMC Health Economics Review
in Springer Nature Group
本研究で使用したのはQPQVMBUJPOCBTFE DPIPSU
であり，日本の都道府県のうちの一つのみ

Examining proximity to death and health care expenditure by disease: a Bayesian-based
descriptive statistical analysis from the National Health Insurance database in Japan.
Health Econ Rev 12, 6 (2022). https://doi.org/10.1186/s13561-021-00353-9

静岡県
 65PLZP "9" -JGF +BQBO
 4IJ[VPLB QSFGFDUVSF

ビッグデータと産学連携のもつ可能性
全国の都道府県から集めたデータを突合すれば，より精緻で細かな傷病グループ別の分析が可能に

コホートデータをより活かすためにデータサイエンスにおけるデータの価値
画像認識（Computer Vision）
2012年のAlexNet（Krizhevsky et al. 2012）を皮切りに深層学習による画像認識は今日までに大きな進歩を遂げた．
近年は，Google researchによるattention(Transformer)basedのモデルも提案されている(Dosovitskiy et al. 2020)．

Mahajan et al. 2018

深層学習では，おおよそ，データ数の対数に対して線形にモデル性能が向上する．上図のx軸の右端は35億枚の画像データを学習に使用したことを示しているが，まだモデルの性能が伸びる途中にある．

AlexNet: Krizhevsky et al. 2012

Bianco et al. 2018

良い品質のデータはあればある程良い自然言語処理（Natural Language Processing）
Google Brainによる2017年のTransformer（Vaswani et al.
2017），そして，Google AIによる2018年のBERT（Devlin et al.
2018）の提案以降，爆発的な進歩を遂げている．

近年は，事前学習として，巨大なパラメータ数（GPT-3 175B: 1750億）をもつモデルを，巨大なデータ（Common Crawl: 570 GB，元は50TB程度）で学習させるのがトレンドになっている(Brown et al. 2020)．
Devlin et al. 201816

その結果，Big Tech以外の組織にとって，研究のハードルが上がってきている

医療領域における深層学習$PNQVUFS"JEFE%JBHOPTJT $"% 人力では困難な生検などの自動化,BHHMF"1504  #MJOEOFTT %FUFDUJPO
糖尿病網膜症の重症度検出 医師の診断の補助ツール

臨床の現場に，深層学習を利用した装置やツールが導入され始めている,BHHMF)V#."1  )BDLJOH UIF ,JEOFZ
1"4染色された腎臓の顕微鏡画像における糸球体のセグメンテーション

医療データにおける問題点18

医療（画像）データは手に入りにくく，希少疾患であれば尚更（Pati et al. 2022）



欧州のGDPRや米国のHIPAAにみられるように，個人情報保護に関する法律が各国で整備されており，それらの内容は異なっている．そのため，各国をまたいで世界中からデータを集める（Centralised Data Lake）にはハードルがある．



うまく匿名化できているように思えても，わずかなデータ要素で識別が可能な場合がある（Rocher et al. 2019）

学習に使用するデータは，課題の背景にあるデータの分布を再現していることを前提としている．学習データが十分ではなく，学習データ内にない分布をもつデータに対して，良好な汎化性能を維持することは原理上難しいことが多い．

Federated Learning（連合学習）
Rieke et al. 2020.

19



各機関同士がやり取りするのはモデルのパラメータのみ（e.g. 画像認識モデルの重み係数など）



中央集権的なデータのストア（Centralised Learning）を行わないため，各医療機関のもつデータの秘匿性が保たれる

大別して(a) aggregation server(b) peer to peerの二通りの方式があるFederated Learning 応用例
The Federated Tumor Segmentation initiative (FetS)
Pati et al. 2022. Fig. 1

希少疾患である脳内悪性腫瘍（Glioblastoma）の領域検出（Segmentation Task）

20



六カ国内の71施設が参加する巨大プロジェ
クト

mpMRI: T1/T2/T1Gd/T2-FLAIR25,256 MRI images from 6,314 patients

腫瘍の領域検出において，大幅な精度向上を達成（~ 25%）

大学・企業・国がデータ・人材で協力し，持続可能な未来へ

21References

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The Federated Tumor Segmentation (FeTS) initiative | CBICA | Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania. https://www.med.upenn.edu/cbica/fets/.