竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル

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研究報 告

決定木およびサポートベクターマシンを用いた
転倒有経験者の判別モデル *竹田京平 1） ・ 木戸聡史 2） ・ 村田健児 2） ・ 菊本東陽 2） ・ 須永康代 2）
久保田章仁 2） ・ 善生まり子 3） ・ 内山真理 4） ・ 藤縄

理 5）

【要 旨】
【目的】 本研究では転倒判別精度の向上を目的にその手法として決定木およびサポートベクターマシン（以下， SVM） を利用し， 従来手法と比較した． 【方法】 2004 年 2 月 29 日から 2017 年 9 月 21 日の期間で骨粗鬆症と転倒の予防教室に参加された方 544 人を対象に行った． はじめに，544 名をランダムに訓練デー
タ 6 割 （326 名） と未知データ 4 割 （218 名） に分けた． つぎに， 訓練データを用いてロジスティック回
帰 ・ 決定木 ・ SVM の 3 つのアルゴリズムを用いてモデル作成を行い， それぞれの手法で， 過去の転倒歴に対する感度 ・ 特異度 ・ 精度を算出した． 【結果】 訓練データにおいてはロジスティック回帰と決定木で感度が 20% 程度に対し， SVM では感度 60% で転倒者を判別していた． 精度は 3 つのモデルとも 95% 程度で判別された． 未知データにおいては 3 つのモデルとも感度が 0% であった． 精度は 3 つのモデルとも 93% 以
上で判別ができた． 【結論】 転倒有経験者の判別において決定木ならびに SVM を用いた転倒判別モデルはロジスティック回帰分析と同等の精度で分類することができた． その中で SVM はロジスティック回帰と比べて高い感度で転倒有経験者を分類でき， 転倒経験者判別という点で有用なモデルとなる可能性が示唆された．

キーワード ： 転倒判別， 決定木， SVM

はじめに
現在， わが国では超高齢化社会を迎えている．
厚生労働省によると 65 歳以上の高齢者数は 2025
年に 3,657 万人となり， 2042 年には 3,878 万人とピークを迎える予測がなされている 1）． 65 歳以上の要介護者において， 介護が必要となった主な* The accuracy of fall classiﬁcation shown by Decision treeclassiﬁer and Support vector machine1） トヨタ記念病院 メディカルサポート部
リハビリテーション科（〒 471-0821 愛知県豊田市平和町 1 番地 1）
Kyohei Takeda, PT: Department of Rehabilitation,
TOYOTA Memorial Hospital2） 埼玉県立大学保健医療福祉学部理学療法学科
Satoshi Kido, PT, PhD, Kenji Murata, PT, PhD, Toyo
Kikumoto, PT, Yasuyo Sunaga, PT, PhD, Akihito
Kubota, PT, MS: Department of Physical Therapy,
School of Health and Social Services, Saitama Prefectural
University

原因として 「転倒 ・ 骨折」 は， 「認知症」， 「脳卒中」， 「高齢に伴う衰弱」 に次ぐ 4 位に位置し， 全
体の 12.5% を占めている 2）． 高齢者の転倒は骨折を引き起こすだけでなく， 転倒恐怖感によって日
常生活活動 （ADL） が低下し， 廃用症候群や寝たきりにつながる． そのため， 高齢化社会に伴い介3） 埼玉県立大学保健医療福祉学部看護学科
Mariko Zensho, Ns, PhD: Department of Nursing, School of
Health and Social Services, Saitama Prefectural University4） 埼玉県立大学保健医療福祉学部健康開発学科
健康行動科学専攻
Mari Uchiyama, PHN, PhD : Major of Behavioral Sciences,
Department of Health Science, School of Health and Social
Services, Saitama Prefectural University5） 福井医療大学保健医療学部リハビリテーション学科
理学療法学専攻
Osamu Fujinawa, PT, PhD : Major of Physical Therapy,
Department of Rehabilitation, School of Health, Fukui
Health Sciences Prefectural University# E-mail: kyohei_takeda@mail.toyota.co.jp

96

愛知県理学療法学会誌

第 33 巻

護予防政策が早急に求められており， 近年さまざまな地域で転倒予防や介護予防の取り組みが行われている．
転倒ハイリスク者を発見するための評価研究においては施設や病院での転倒アセスメント ・ スコ
アシートや種々の身体機能測定を要するスクリー
ニング報告などの研究が多い 3-5）． 転倒予防という観点で考えれば， 転倒により骨折などが生じる前に転倒ハイリスク者を予測できれば， 健康寿命の延長 ・ 医療費の削減が図れる． そのため， 先行研
究では転倒予測スケール作成の妥当性 ・ 有効性が検証されており， 鳥羽ら 6） は感度 65.1%， 特異度
72.4%， 精度 66.0% の 「転倒スコア」 を開発し， 浜崎ら 7） は感度 70%， 特異度 83%， 精度 81% の転倒
予測スケールを開発している． しかし， 先行研究の多くは転倒判別のモデルとしてロジスティック
回帰分析を用いており， その他のモデルと比較 ・検討した研究は少なく， 精度向上の余地がある可能性がある． また， 先行研究ではモデル構築のためのデータセット以外の被験者データを用いて，判別の有効性について検討を行っていないものがほとんどである．
そこで， 精度向上のため機械学習や人工知能を用いたモデル作成が検討されている． 機械学習とはコンピューターを使ってルールを抽出し， 「機械が自ら学ぶ」 ことができるように編み出された手法である 8） 9）． 機械学習の手法は大きく分けると教師あり学習， 教師なし学習および強化学習の 3
種類に大別される． 最も広く用いられるのは教師あり学習で， これは入出力のペアからなるデータからルールを抽出し， そのルールをもとにある入力から未知の出力を予測する方法である 8）． 医療分野における機械学習を用いた判別手法の研究では， 山内ら 10） が決定木分析により脳卒中発症 3 ヶ月後における歩行自立予測を検討しており， 感度
96.0%， 特異度 68.8% で歩行自立の分類ができたことを報告している． また， 棒谷ら 11） は表面筋電信号に基づいた腕 ・ 手の動作識別において， 独立
成分分析に加え識別性能の向上のためにサポート
ベクターマシン （以下， SVM） を用いて手 ・ 腕の動作識別精度を検討しており， 独立成分分析のみ
では識別率が 65.0-88.6% であったのに対し， SVMを導入すると識別率が 94.3-99.6% まで向上したことを報告している． 他のデータセットにて検証を行った研究としては， 横田ら 12） が人工知能を用いた転倒予測システム 「FiND」 を用いて分析デー
タと検証データから転倒判別の妥当性を示している． 横田らの研究では分析データ， 検証データと第2号

2021 年 12 月

もに感度 71.3%， 特異度 66.0% の結果を示しており， 得られたモデルが分析対象データ以外において転倒判別する妥当性を示している．
機械学習によるモデルの代表的な例として， 決
定木と SVM が挙げられる． 決定木はデータマイ
ニングの手法の一つであり， 独立変数の値で逐次ケースを枝分かれ状に細分化し， 最終的にいくつかのグループに分ける手法である 10）． 樹形図は関係の高い順に階層化され， 要因間の相互関係を理解しやすく 10）， 名義尺度や順序尺度といったデー
タの種類が異なっても分析可能である特徴を有している． SVM は二群の分類問題を解くために考えられた学習アルゴリズムである 11）． 学習データの特徴量ベクトルを多次元空間にマッピングし， 二群に分ける境界となる超平面を求める 11）． SVM は識別率に優れている特徴を有し 11）， 分類性能という面で優れている．
従来手法の問題点としては， ロジスティック回
帰分析では各変数間における相互関係が分かり難く 10）， 他の医療分野における先行研究でも， SVMの方がロジスティック回帰分析よりも優れた判別性能をもつ結果を示している 13）． また， ロジス
ティック回帰分析では説明変数の抽出とパラメータの調整が同時に探索することはできず 14）， モ
デルの精度向上のためには評価者 ・ 分析者がパラ
メータ調整を別に行わなくてはならず， 手間を要する．
従来手法と比べると， 決定木は分析結果が木構造で抽出されることで， 結果に至る過程や分類点のカテゴリーが視覚的に判断しやすく， ロジス
ティック回帰分析と同等の精度が得られれば転倒に関与する因子の相互関係を検討できることが考えられる． また， SVM は優れた分類精度によってより正確に判別でき， 精度を向上できる可能性が考えられる． 決定木では転倒歴へ関与する因子の分析に優れている点から， SVM では高い分類性能を有するモデルという特徴から判別精度向上の可能性があると捉え， 転倒ハイリスク者判別の手法として優れている可能性があると考え， 本研究の分析手法として提案した．
したがって， 本研究では転倒予測をより高い精度で行うための前段階として， 転倒有経験者の判別について機械学習を用いて検討し， 特に従来の解析手法であるロジスティック回帰分析と， 決定木および SVM を比較することで， 新たな転倒リス
ク判別モデルの有用性を検討することを目的とした．

竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル

97

対象および方法

1．対象
対象は埼玉県東部地区における健康教室に参加
する意思疎通可能な高齢者であり， 2004 年 2 月 29
日から 2017 年 9 月 21 日の期間で骨粗鬆症と転倒の予防教室に参加した 544 名 （男性 73 名， 女性
471 名） を対象に分析を行った． なお， 転倒経験者については 544 名中 30 名であり， 転倒者と非転倒者のパラメータを表 1 に示した． 各対象者は予防教室のアンケートと骨粗鬆症患者 Quality of Life
評価質問票 （2000 年度版） 15） から記載された 73
項目のアンケート用紙に回答した． なお， 本研究では過去 6 ヶ月間の転倒歴を聴取しており， 転倒については 「転んだことがありますか」 という思い出し法にて実施していた．
2．アンケート項目とデータ処理
アンケートの記載項目は表 1 に示した項目である． なお， 46 の 「訪問」 は他人の家でお茶をす
るなどをする行為のことである． また， 49-51 の仕事については自由記載であり 3 種類まで記載できるため， 本研究では種類ごとに分けるものとした． 性別に関しては， 男性を 「1」， 女性を 「2」 とし た． ま た， 項 目 の 5-27， 29-48， 60-73 に 関 して， 該当する部分は 「1」， 該当しない部分は 「0」とした． なお， 本研究では項目 1-72 を説明変数「x」， 項目 73 を目的変数 「y」 として定義するものとした．
3．機械学習のモデル作成
本研究ではモデル作成のために使用する 「訓練データ」 と， 訓練データから得られたモデルの判
別検証のために使用する 「未知データ」 としてデータを 2 分割して行った． はじめに， 全データのうち 6 割を訓練データ， 残り 4 割を未知データ
としてランダムに分割し， 訓練データから転倒判
別のためのモデルを作成した． なお， データの除外項目は複数回参加者の過去データ， データに欠損のある者とした． 対象者フロー図を図 1 に示す．
ロジスティック回帰について， 転倒の有無によって， 各因子に有意差があるかどうか， 項目の 2， 5-27， 29， 35， 41， 48， 60-72 に 関 し て χ 二乗検定を， その他の項目は Mann-Whitney の U 検定を行った． 同様に訓練データと未知データで有意差があるか， 項目の 2， 5-27， 29， 35， 41，
48， 60-73 に関してχ二乗検定を， その他の項目は
Mann-Whitney の U 検定を行った． 過去の転倒経
験を従属変数， 調査票における転倒経験以外の 72

図 1．本研究における対象者フロー図

項目のうち χ二乗検定と Mann-Whitney の U 検定
によって得られた有意な因子を独立変数としてロ
ジスティック回帰分析を行い， 転倒判別モデルを作成した． 因子の抽出についてはステップワイズの減数法にて行った． 2 群間のχ二乗検定と MannWhitney の U 検定の p 値は 0.05 未満を統計学的に有意とした． また， ステップワイズの減数法については浜崎らが行った研究 7） にならい p 値が 0.25未満になるまで因子の削除を行った．
決定木と SVM に関しては変数選択を行わずに全説明変数を用いて， 訓練データ 6 割から転倒判別
モデルを作成した． ロジスティック回帰分析と異なり変数選択を行わなかった理由については， 機械学習では教師なし学習である 「次元削除」 という手法が別であり， 混在するとモデルの妥当性が図れないと考え， 全説明変数を取り組んで行うものとしているからである． 決定木についてはパラメータから転倒者と非転倒者に分ける回数を 「深さ」 として定義できる． 本研究では決定木の深さを 1-5 とし， それぞれ算出されたモデルの感度 ・
特異度 ・ 精度の平均値をとって決定木の感度 ・ 特
異度 ・ 精度とした． SVM については各群の最も近いデータの距離 （マージン） が最大となるように超平面を最適化する， ソフトマージン SVM 11） という手法にて転倒者の分類を行うものとした．
最後に， ロジスティック回帰 ・ 決定木 ・ SVM の
3 モデルにおいて訓練データ， 未知データから転倒判別させ， 感度と特異度， 精度を算出した． なお， ロジスティック回帰については転倒確率 P （z）が示されるが， 本研究では P （z） が 0.50 以上を転倒あり， 0.50 未満を転倒なしとして判別した．
Mann-Whitney の U 検定とχ二乗検定， ロジス
ティック回帰は SPSS， ver.27， IBM 社にて， 機械

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愛知県理学療法学会誌

第 33 巻第2号

2021 年 12 月

表 1. 転倒者と非転倒者のパラメータ非転倒群 （n = 514）

項目

陽性者 （%）

平均 （SD）

446 （86.8）

転倒群 （n = 30）
陽性者 （%）

平均 （SD）

25 （83.3）

P value1

性別 （女 ： 女性比 %）2

年齢 （歳）

69.9 （6.2）

72.0 （5.5）

0.581
0.967

3

身長 （cm）

153.2 （6.8）

152.0 （6.4）

0.994

4

体重 （kg）

52.7 （7.8）

50.7 （8.2）

5

痛みあり

248 （48.2）

26 （86.7）< 0.01*6

膝の痛み

104 （20.2）

11 （36.7）

0.032*

7

足の痛み

27 （5.3）

3 （10.0）

0.225

8

腰の痛み

119 （23.2）

15 （50.0）< 0.01*

0.208

9

背中の痛み

18 （3.5）

3 （10.0）

0.103

10

頸の痛み

12 （2.3）

4 （13.3）

0.009**

11

肩の痛み

52 （10.1）

5 （16.7）

0.228

12

肘の痛み

3 （0.6）

1 （3.3）

0.204

13

手の痛み

19 （3.7）

3 （10.0）

0.115

14

介助動作あり134 （26.1）

12 （40.0）

0.094

15

起き上がり動作25 （4.9）2 （6.7）

0.655

16

着座動作

60 （11.7）

2 （6.7）

0.561

17

畳立ち上がり36 （7.0）

5 （16.7）

0.066

18

椅子立ち上がり

4 （0.8）1 （3.3）

0.248

19

段昇降

16 （3.1）

4 （13.3）

0.020**

20

階段

37 （7.2）

5 （16.7）

0.072

21

リーチ動作

11 （2.1）

1 （3.3）0.497

22

歩行介助あり31 （6.0）

6 （20.0）

0.012**23

手押し車

3 （0.6）0 （0.0）

1

24

常時杖歩行

2 （0.4）0 （0.0）

1

25

時々杖歩行

4 （0.8）0 （0.0）

1

26

手すり歩行

7 （1.4）3 （10.0）0.014**

27

歩行習慣あり490 （95.3）

28 （93.3）

28

歩行時間 （分）29

運動習慣あり451 （87.7）

23 （76.7）

散歩習慣あり263 （51.2）

14 （46.7）

30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43

64.8 （63.7）

頻度 （/ 週）
体操習慣あり2.2 （2.6）
170 （33.1）

頻度 （/ 週）ゲートボール習慣あり

1.5 （2.5）

その他の運動 （/ 週）

0.0 （0.1）
0.2 （0.7）
1.0 （1.8）489 （95.1）

30 （100.0）

炊事習慣あり448 （87.2）

26 （86.7）

片付け習慣あり

5.9 （2.4）457 （88.9）

頻度 （/ 週）掃除習慣あり洗濯習慣あり6.0 （2.3）

その他の家事習慣あり

4.2 （2.5）
4.8 （2.5）
0.1 （0.7）494 （96.1）

30 （100.0）

買い物習慣あり433 （84.2）

27 （90.0）

園芸習慣あり頻度 （/ 週）00.809

0.3 （0.8）

0.269

0.8 （2.1）

0.184
0.387

5.6 （2.6）

0.528

5.3 （2.7）

0.25

3.6 （2.6）

0.446

4.3 （2.9）0.802

0.3 （1.3）

0.438

2 （6.7）

外活動の有無頻度 （/ 週）

0.769

23 （76.7）

14 （2.7）

頻度 （/ 週）

2.4 （2.9）

25 （83.3）

441 （85.8）

頻度 （/ 週）

0.257

25 （83.3）

451 （87.7）

頻度 （/ 週）

2.2 （2.7）

6 （20.0）

家事習慣の有無
頻度 （/ 週）

0.091

4 （13.3）

185 （36.0）

頻度 （/ 週）0.846

0 （0.0）57 （11.1）

頻度 （/ 週）

0.648
62.8 （62.9）

14 （46.7）

2 （0.4）頻度 （/ 週）グランドゴルフ習慣あり

27 （90.0）

3.5 （2.2）
298 （58.0）

0.618
3.9 （2.0）

0.308

1.8 （2.0）

0.93

18 （60.0）
1.7 （2.0）

99

竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル
44
45
46
47
48
49
50
51

畑仕事習慣あり105 （20.4）

頻度 （/ 週）寄り合い習慣あり

121 （23.5）

頻度 （/ 週）訪問習慣あり0.5 （1.1）
0.5 （1.0）
0.2 （0.8）
121 （23.5）

7 （23.3）

1 種類の仕事習慣あり

102 （19.8）

5 （16.7）

2 種類の仕事習慣あり

0.6 （1.4）
11 （2.1）

頻度 （/ 週）3 種類の仕事習慣あり

0.4 （0.7）

0.324

0.6 （1.2）

0.804

0.4 （0.9）

0.693

6 （20.0）

仕事の有無
頻度 （/ 週）0.741

9 （30.0）66 （12.8）

頻度 （/ 週）

0.6 （1.3）
8 （26.7）

169 （32.9）

頻度 （/ 週）その他の活動習慣あり

6 （20.0）
0.6 （1.5）

0.578
0.3 （0.9）

0.391

0

0.551

0 （0.0）0.1 （0.5）

3 （0.6）0 （0.0）頻度 （/ 週）

0.0 （0.2）

052

痛み （点）

17.9 （3.3）

15.1 （4.5）< 0.01***53

身の回り （点）15.8 （0.7）

15.7 （0.7）

0.072

54

家事 （点）

19.5 （1.5）

18.3 （2.8）

0.009***

55

移動 （点）

26.6 （2.5）

25.7 （2.2）

0.040***

56

娯楽 ・ 社会的活動 （点）10.8 （4.2）

9.9 （3.9）

0.171

57

総合的健康度 （点）6.3 （1.9）

5.3 （1.8）

0.004***

58

姿勢 ・ 体型 （点）11.5 （2.9）

10.7 （2.6）

0.058

59

転倒 ・ 心理的要素 （点）14.1 （3.0）

11.4 （2.9）< 0.01***60

高血圧

147 （28.6）

12 （40.0）

0.182

61

糖尿病

40 （7.8）

6 （20.0）

0.033**

62

脳卒中

8 （1.6）0 （0.0）163

狭心症と心筋梗塞

18 （3.5）

3 （10.0）

0.103

64

腎臓病

19 （3.7）

3 （10.0）

0.115

65

胃切除

6 （1.2）

1 （3.3）

0.329

66

卵巣摘出

32 （6.2）

0 （0.0）

0.245

67

喘息

14 （2.7）

1 （3.3）0.578

68

慢性関節リウマチ

8 （1.6）

1 （3.3）0.402

69

変形性膝関節症

55 （10.7）

2 （6.7）0.758

70

変形性脊椎症

7 （1.4）0 （0.0）171

脊柱管狭窄症24 （4.7）

0 （0.0）0.635

72

その他の疾患99 （19.3）

7 （23.3）

0.584

SD ； standard deviation* ： ピアソンのχ二乗検定において， P < 0.05** ： フィッシャーの正確確率検定において， P < 0.05

学習は jupyter notebook のライブラリである scikitlearn の決定木 （DecisionTreeClassifier） と SVM（SVC ： ソフトマージンの SVM） にてモデル作成
を行った．
4．倫理的配慮
本研究ではすでに埼玉県立大学の倫理委員会（承認番号 27037） で承認されて実施され， 論文 ・
学会 16-24） にて発表されたデータを， 匿名化された状態で受け取り， 二次解析を行った．

結果
本研究では 544 名をランダムに訓練データ 6 割と未知データ 4 割に分けた結果， 訓練データで326 名 （ 性 別 ： 男 性 44 名， 女 性 282 名． 年 齢 ：70.4 （6.3） 歳． 身 長 ： 152.9 （7.0） cm． 体 重 ：

0.732*** ： Mann-Whitney の U 検定において， P < 0.05

52.5 （7.8） kg．）， 未知データで 218 名 （性別 ： 男
性 29 名， 女 性 189 名． 年 齢 ： 69.6 （6.0） 歳． 身
長 ： 153.5 （6.3） cm． 体重 ： 52.8 （7.8） kg．） に分けられた． 訓練データと未知データのパラメータを表 2 に示す． また， 転倒経験者は訓練データで18 名 （ 性 別 ： 男 性 2 名， 女 性 16 名． 年 齢 ： 70.6
（4.6） 歳． 身長 ： 152.5 （6.1） cm． 体重 ： 50.4 （8.3）
kg．）， 未知データで 12 名 （性別 ： 男性 3 名， 女
性 9 名． 年齢 ： 74.1 （6.1） 歳． 身長 ： 151.3 （6.9）
cm． 体重 ： 51.1 （8.4） kg．） に分けられた．
訓練データと未知データにおける各モデルの精度を図 2 と図 3 に示す． 各モデルにおいて， 訓練データ ・ 未知データのいずれも精度と特異度が90% 以上であった． 特に， 未知データにおいてはロ
ジスティック回帰が最も精度が高かった． また，
SVM では訓練データにおいて感度が 60.0% であり，

100

愛知県理学療法学会誌

第 33 巻第2号

2021 年 12 月

表 2. 訓練データと未知データのパラメータ
訓練データ （n = 326）

項目

陽性者 （%）

平均 （SD）

平均 （SD）

性別 （女 ： 女性比 %）2

年齢 （歳）

70.4 （6.3）

69.6 （6.0）

0.097

3

身長 （cm）

152.9 （7.0）

153.5 （6.3）

0.078

4

体重 （kg）

52.5 （7.8）

52.8 （7.8）

0.518

5

痛みあり

167 （51.2）

107 （49.1）

0.624

6

膝の痛み

73 （22.4）

42 （19.3）

0.381

7

足の痛み

22 （6.7）

8 （3.7）

0.123

8

腰の痛み

83 （25.5）

51 （23.4）

0.584

9

背中の痛み

15 （4.6）6 （2.8）

0.273

10

頸の痛み

10 （3.1）

6 （2.8）

0.831

11

肩の痛み

29 （8.9）28 （12.8）

0.141

12

肘の痛み

3 （0.9）1 （0.5）

0.653

13

手の痛み

14 （4.3）8 （3.7）0.717

14

介助動作あり93 （28.5）

53 （24.3）

0.277

15

起き上がり動作19 （5.8）8 （3.7）

0.256

16

着座動作

43 （13.2）

19 （8.7）

0.108

17

畳立ち上がり25 （7.7）

16 （7.3）

0.887

18

椅子立ち上がり

5 （1.5）0 （0.0）

0.086

19

段昇降

14 （4.3）

6 （2.8）

0.349

20

階段

31 （9.5）

11 （5.0）

0.056

21

リーチ動作

6 （1.8）6 （2.8）0.556

22

歩行介助あり20 （6.1）

17 （7.8）

0.45

23

手押し車

1 （0.3）2 （0.9）

0.567

24

常時杖歩行

1 （0.3）1 （0.5）

1

25

時々杖歩行

2 （0.6）2 （0.9）

1

26

手すり歩行

9 （2.8）1 （0.5）0.056

27

歩行習慣あり311 （95.4）

207 （95.0）28

歩行時間 （分）29

運動習慣あり276 （84.7）

198 （90.8）

散歩習慣あり167 （51.2）

110 （50.5）

31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43

63.2 （63.1）

頻度 （/ 週）
体操習慣ありグランドゴルフ習慣あり

1.6 （2.5）

その他の運動習慣あり

0.0 （0.1）
0.2 （0.7）
0.8 （1.7）
311 （95.4）

208 （95.4）

炊事習慣あり279 （85.6）

195 （89.4）

片付け習慣あり

5.8 （2.5）286 （87.7）

頻度 （/ 週）掃除習慣あり洗濯習慣あり5.9 （2.4）

その他の家事習慣あり

4.1 （2.5）
4.7 （2.5）
0.1 （0.7）314 （96.3）

210 （96.3）

買い物習慣あり275 （84.4）

185 （84.9）

園芸習慣あり頻度 （/ 週）

0.0 （0.1）

0.776

0.2 （0.7）

0.124

1.2 （2.0）

0.020**
0.994

6.0 （2.2）

0.108

6.0 （2.2）

0.657

4.3 （2.5）0.241

4.9 （2.5）

0.251

0.1 （0.8）

0.762

7 （3.2）

外活動の有無頻度 （/ 週）

0.259

188 （86.2）

9 （2.8）頻度 （/ 週）

1.4 （2.4）

192 （88.1）

276 （84.7）

頻度 （/ 週）

0.621

196 （89.9）

284 （84.1）

頻度 （/ 週）

2.3 （2.7）

88 （40.4）

家事習慣の有無
頻度 （/ 週）

0.035*

30 （13.8）

103 （31.6）

頻度 （/ 週）0.494

1 （0.5）31 （9.5）

頻度 （/ 週）0.812

68 （31.2）

1 （0.3）頻度 （/ 週）0.948

67.0 （64.5）

2.2 （2.5）
116 （35.6）

頻度 （/ 週）ゲートボール習慣あり

189 （86.7）

P value130

282 （86.5）

未知データ （n = 218）
陽性者 （%）

3.4 （2.2）
177 （54.3）

0.995
3.5 （2.1）

0.532

1.8 （2.1）

0.041**

139 （63.8）
1.5 （2.0）

101

竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル
44
45
46
47
48
49
50
51

畑仕事習慣あり63 （19.3）

頻度 （/ 週）寄り合い習慣あり

85 （26.1）

頻度 （/ 週）訪問習慣あり0.5 （1.0）
0.5 （0.9）
0.3 （0.9）79 （24.2）

49 （22.5）

1 種類の仕事習慣あり

61 （18.7）

46 （21.1）

2 種類の仕事習慣あり

0.6 （1.4）
6 （1.8）頻度 （/ 週）3 種類の仕事習慣あり

0.4 （1.0）

0.151

0.6 （1.1）

0.415

0.2 （0.7）

0.235

24 （11.0）

仕事の有無
頻度 （/ 週）0.518

75 （34.4）

48 （14.7）

頻度 （/ 週）

0.6 （1.5）
44 （20.2）

103 （31.6）

頻度 （/ 週）その他の活動習慣あり

48 （22.0）
0.6 （1.5）

0.636
0.6 （1.4）

0.519

0.1 （0.6）

0.713

5 （2.3）0.1 （0.5）

2 （0.6）

1 （0.5）頻度 （/ 週）

0.0 （0.2）

0.0 （0.1）

0.811

52

痛み （点）

17.5 （3.7）

18.0 （2.9）

0.615

53

身の回り （点）15.7 （0.8）

15.8 （0.5）

0.701

54

家事 （点）

19.3 （1.8）

19.6 （1.1）

0.013**

55

移動 （点）

26.5 （2.7）

26.6 （2.1）

0.999

56

娯楽 ・ 社会的活動 （点）10.4 （4.1）

11.3 （4.2）

0.015**

57

総合的健康度 （点）6.3 （2.0）

6.3 （1.8）

0.706

58

姿勢 ・ 体型 （点）11.5 （2.8）

11.4 （2.9）

0.786

59

転倒 ・ 心理的要素 （点）13.9 （3.1）

14.1 （3.0）

0.456

60

高血圧

96 （29.4）

63 （28.9）

0.89

61

糖尿病

22 （6.7）

24 （11.0）

0.08

62

脳卒中

7 （2.1）1 （0.5）0.153

63

狭心症と心筋梗塞

12 （3.7）

9 （4.1）

0.823

64

腎臓病

15 （4.6）

7 （3.2）

0.509

65

胃切除

4 （1.2）3 （1.4）

1

66

卵巣摘出

20 （6.1）

12 （5.5）

0.853

67

喘息

6 （1.8）9 （4.1）0.118

68

慢性関節リウマチ

7 （2.1）2 （0.9）0.327

69

変形性膝関節症

38 （11.7）

19 （8.7）

0.272

70

変形性脊椎症5 （1.5）2 （0.9）0.708

71

脊柱管狭窄症

16 （4.9）8 （3.7）0.491

72

その他の疾患71 （21.8）

35 （16.1）

0.099

73

転倒者

18 （5.5）

12 （5.5）

0.993

SD ； standard deviation* ： ピアソンのχ二乗検定において， P < 0.05** ： Mann-Whitney の U 検定において， P < 0.05

図 2．訓練データでの感度・特異度・精度

図 3．未知データでの感度・特異度・精度※ LR ： Logistic Regression， SVM ： Support Vector Machine※ LR ： Logistic Regression， SVM ： Support Vector Machine

102

愛知県理学療法学会誌

第 33 巻

転倒経験者の判別においては SVM が最も高かった． しかし， 各モデルとも訓練データで感度が 20%以上あったのに対し， 未知データでは感度が 0% であった．

考察
決定木は回帰や分類問題においてデータを識別するため， 視覚性が高く， 変数の種類を問わない利点があるが， 分類性能が低く， データの変化に対するモデルの変化は大きいことから過学習する傾向がある 25）． 一方， SVM は， 分類問題に用いられるモデルであり， 高い精度の分類性能に優れているが， 結果の過程が提示されにくいためデータの解釈という点において課題がある 25）．
本研究では決定木においては訓練データで感度 22.2%， 特異度 99.4%， 精度 95.1% で転倒判別を行 い， SVM で は 感 度 60.0%， 特 異 度 95.3%， 精 度
94.8% で転倒判別を行った． 従来手法であるロジスティック回帰の感度 22.2%， 特異度 99.4%， 精度
95.1% の転倒判別と比べて特異度 ・ 精度ともに差を認めなかったが， 感度については SVM が 60.0%と 3 モデルの中で最も高い感度を示していた． こ
れは， SVM がロジスティック回帰と決定木に比べ， 転倒有経験者を正確に転倒判別できた点を表している． 本研究で感度は， 転倒経験者のうちモデルが正確に転倒経験者を区別できたかを示している． 高い数値ほど転倒経験者を正しく判別していることを意味する． 一方， 本研究で特異度は，
転倒未経験者のうちモデルが正確に転倒未経験者
を区別できたかを示している． 高い数値ほど転倒未経験者を正しく判別していることを意味する．
ロジスティック回帰， 決定木分析は説明変数の選定に優れているモデルであり 26）， サンプルの転
倒者から転倒に関わる説明変数を抽出し， 転倒により強く関与する因子を抽出できる特徴を有する
モデルである． 一方， SVM は 2 値のパターン認識に優れたモデルである． サンプルはサポートベク
トルによって判別されているが， このサポートベ
クトルを生成する際， 最も判別ができるような数式を機械が自動的に決定している． 訓練データにおいて SVM が最も感度が高かった点については，
ロジスティック回帰， 決定木とは違って高い分類性能を有しているためであると考える．
未知データによる転倒判別について， 横田ら 12）
は未知データにおける転倒判別で感度 71.3%， 特
異度 66.3% で転倒判別を行っていることを報告している． 本研究での決定木による転倒判別では未知データでは感度が 0%， 特異度が 99.5%， SVM で第2号

2021 年 12 月

は感度が 0%， 特異度が 99.0% であった． 特異度は
横田ら 12） の研究と比べて大きく上回っているが，感度の結果は乖離していた． これは， サンプルサ
イズが少なかったことによって未知データにおける転倒判別がうまくいかなかったと考える． 横田ら 12） は 46,241 名を訓練データと未知データに分けて転倒判別モデルを作成している． 転倒経験者は本研究が全体の 5% であるのに対し， 横田ら 12） の研究では 0.16% と本研究の方が転倒経験者の人数比は大きい． しかし， 横田ら 12） の研究では 23, 120
名の訓練データでモデルを作成しており， 本研究の 544 名とはサンプルサイズが大きく異なっている． 横田ら 12） の方が転倒判別のパラメータがより細かく分析でき， 転倒に寄与する因子を抽出して転倒判別できたと考えられる．
最後に機械学習を用いた転倒判別についての本
研究はいくつか考慮しなければならない点がある． まず， 本研究では測定の誤分類が考えられる． 本研究における転倒の有無は 「過去 6 ヶ月間
で転んだことがありますか」 という思い出し法であり， 正確な転倒の定義を採用しておらず転倒経験を有する者でも転倒なしと答えた可能性がある． この研究限界に関しては浜崎ら 7） も述べており， 調査の正確性はカレンダー法などを検討することが望ましい． 続いて， 性差や障害レベルによる予測精度を検討しなかった点が挙げられる．
本研究では従来手法と新規モデルでの転倒判別を主目的としたため， 転倒に関わる因子を検討しなかった． そのため性差や障害レベルによって予測精度の違いが生じた点も考えられる． 今後は転倒が性差や障害レベルに関与することを明らかにした上でモデル検討を行うことが必要である． 続いて， 本研究では地域および対象者が限られているため， 転倒の要因として気候による凍結などの因子も考えられ， 本研究での転倒判別モデルが他の地域や対象で妥当性が不明である点が挙げられる． この問題点は浜崎ら 7） も挙げている． 今後は鳥羽ら 6） 浜崎ら 7） と同じく， 地域を拡大し異なる
フィールドでの検討が必要である． 続いて， デー
タの項目が多かった点が挙げられる． 機械学習ではデータの説明変数が多くなると最適な結果が出力されなくなり 27）， 過学習によって未知データにて転倒判別が行えなかった可能性がある． 一般的にロジスティック回帰分析では， 導きたい目的変数で必要なデータ数は説明変数の 10 倍以上が好ましいと言われている 28）． 本研究では 72 項目の目的変数から機械学習を行ったため， データの計算量が多くなり， 最適な結果を出力できず， 訓練竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル
データの適合性は高いが未知データでの適合性は低い過学習が生じた可能性は否定できない． 今後
はサンプルサイズを増やすことで過学習を防ぐことや， 前向き研究により転倒に強く関与する説明
変数を選択することが必要である． 最後に， 有害事象が少なかった点が挙げられる． 本研究で分析した 544 人のうち， 転倒経験のあった人は 30 人であり， 転倒経験者が少なく全データの 5% であった． 本研究で用いたデータの 95% は非転倒者であることから， モデルが適当にすべて転倒なしと予測すると精度が 95% 以上になる危険性が生じる．
また， 転倒経験者が少ないと過学習が起きてしまい， 未知データに対する精度が下がってしまう．
よりよいモデル作成のためには， より多くの転倒
データの取得が必要である．
この研究における今後の展望として， 従来手法だけでなく決定木や SVM を用いることで転倒予測に繋げられる可能性が挙げられる． 今回は 544
名を対象に研究を行い， 決定木と SVM は従来手法と同程度の精度で転倒判別を行えた． また，
SVM は訓練データにおいてロジスティック回帰分
析 ・ 決定木と異なり高い感度で転倒判別が可能であった． しかし， 本研究は横断的に過去の転倒経
験の判別を行ったものであるため， 将来の転倒予測に向けたさらなる検討が必要であると考えられる． 特に， 転倒に強く関与する因子の抽出やビッグデータを活用した前向き研究の実行が必要である． 臨床的な意義としては， 高い精度で転倒判別をできるモデルを明らかにすることで， 転倒予測
するときにより高い精度にて転倒予測ができ， 転倒を生じる前に医療的介入が可能となる点が挙げられる．

結論
結論として， 決定木と SVM を用いた転倒判別
は従来手法と変わらない精度で分類できた． SVM
では従来手法と比べて高い感度で分類することができ， 従来手法より転倒有経験者を判別することができる点が示唆された． 今後はビッグデータによって転倒判別の精度向上や転倒に関与する因子を明らかにすることで， 転倒予測につながる可能性が挙げられる．

謝辞
本研究の実施にあたり， 骨粗鬆症と転倒の予防教室に参加された皆様， 予防教室を手伝っていた
だいた当時の学生 ・ 教員， 研究方法について助言
いただきました株式会社チノーの佐賀匡史氏にこ103の場をお借りして厚く御礼申し上げます．

利益相反
本論文に関して， 開示すべき利益相反状態は存
在しない．
【文 献】
1) 今後の高齢者人口の見通しについて． https://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/hukushi_
kaigo/kaigo_koureisha/chiiki-houkatsu/dl/link11.pdf． （2020 年 2 月 20 日引用）
2） 平成 29 年版高齢社会白書 （全体版）． https://
www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2017/html/
zenbun/s1_2_3.html． （2020 年 2 月 20 日引用）3） 泉キヨ子， 平松知子 ・ 他 ： 入院高齢者の転倒予測に関する改訂版アセスメントツールの評
価． 金沢大学つるま保健学会誌． 2003; 27 （1） :95-103.
4） 鈴木みずえ， 征矢野あや子 ・ 他 ： 最新転倒 ・転落リスクアセスメントツールを求めて〜
現状の課題と展望〜． 日本転倒予防学会誌．
2018; 5 （1） : 35-39.
5） 横田慎一郎， 安延由紀子 ・ 他 ： 転倒 ・ 転落リ
スクアセスメントのあり方をツール開発評価の観点から検討する． 日本転倒予防学会誌．
2018; 5 （1） : 51-55.
6） 鳥羽研二， 大河内二郎 ・ 他 ： 転倒リスク予測のための 「転倒スコア」 の開発と妥当性の検証．
日本老年医学会雑誌． 2005; 42 （3） : 347-350.
7） 浜崎満治， 高椋清 ・ 他 ： 自立高齢者における転倒予測スケール作成の試み． 理学療法学．
2006; 33 （3） : 91-94.
8） AI ビジネス研究会 ： 60 分でわかる！ AI ビジネ
ス最前線． 技術評論社， 東京， 2016， pp. 90-91.
9） 嵜山陽二郎 ： 機械学習による薬物のヒト肝ミ
ク ロ ゾ ー ム 安 定 性 の 予 測． CBI 学 会 和 文 誌．
2009; 2: 1-5.
10） 山内康太， 熊谷謙一 ・ 他 ： 脳卒中発症 3 ヶ月後における歩行自立予測． 理学療法福岡． 2017;30: 54-60.
11） 棒谷英法， 大須賀美恵子 ： 表面筋電信号に基いた腕 ・ 手の動作識別－独立成分分析とサポー
トベクターマシンを用いて． 人間工学． 2012;49 （1） : 1-9.
12） Yokota S, Ohe K: Construction and evaluation of
FiND, a fall risk pre-diction model of inpatients fromnursing data. Jpn J Nurs Sci. 2016; 13: 247-255.
13） 青木謙二， 末吉健二 ・ 他 ： サポートベクター

104

愛知県理学療法学会誌

第 33 巻

マシンを用いた血友病 B データベースの解析－
アミノ酸置換の第Ⅸ因子活性への影響－． 研
究報告数理モデル化と問題解決 （MPS）． 2011;85 （7） : 1-8.
14） Albon C ： Python 機械学習クックブック． 中
田秀基 （訳）， オライリー ・ ジャパン， 東京，
2018， pp. 253-259.
15） 高橋栄明， 岩谷力 ・ 他 ： 骨粗鬆症患者 QOL 評
価 質 問 表 1999 年 度 版 の 試 用 と 2000 年 度 版 の作成． 日本骨代謝学会雑誌． 2001; 18 （3） : 83101.
16） 藤縄理 ： 住民主体のフレイル予防教室 ： 15 年間の研究事業の取り組み． 看護技術． 2017; 63（13） : 59-63.
17） 藤縄理， 遠藤直人 ： 地域在住高齢者の骨密度と体力特性に基づいて開発した骨粗鬆症と転倒予防のための指導プログラムの効果． 第 22回日本骨代謝学会学術集会プログラム抄録集．
2004; 136.
18） 藤縄理， 菊本東陽 ・ 他 ： 地域住民が実施している健康教室への支援． 理学療法福岡． 2019;32: 29-35.
19） 藤縄理， 元井修 ・ 他 ： 地域の指導者とともに実施した骨粗鬆症と転倒の予防教室の効果．
Osteoporosis Japan． 2010; 18 （2） : 261-264.
20） 藤縄理， 菊本東陽 ・ 他 ： 住民主体の骨粗鬆症
と転倒の予防教室が骨密度と体力に及ぼす縦断的効果． 第 51 回日本理学療法学術大会．
2016; 2015 （43） : 1586.
21） 藤縄理， 菊本東陽 ・ 他 ： 地域在住高齢者の骨密度 ・ 体力 ・ QOL および食事内容の検討． 第52 回日本理学療法学術大会． 2017; 2016 （44） :1537.
22） 藤縄理， 内山真理 ・ 他 ： 骨粗鬆症と転倒の予防教室参加者の骨密度 ・ 体力 ・ QOL および食事調査結果に及ぼす運動と食事の効果． 日本
骨粗鬆症学会雑誌． 2017; 3: 252.
23） 藤縄理， 菊本東陽 ・ 他 ： 骨粗鬆症と転倒の予
防教室の短期的効果． 第 6 回日本サルコペニ
ア ・ フレイル学会大会プログラム ・ 抄録集．
2019: 199.
24） 藤縄理， 菊本東陽 ・ 他 ： 骨粗鬆症と転倒の予
防教室の骨密度と体力に及ぼす長期的効果．
第 21 回日本骨粗鬆症学会プログラム抄録号．
2019; 5 （Supple 1） : 412.

第2号

2021 年 12 月

25） 福島俊一， 藤巻遼平 ・ 他 ： ビッグデータ×機
械学習の展望 最先端の技術的チャレンジと広がる応用． 情報管理． 2017; 60 （8） : 543-553.
26） 峰岸達也， 伊勢昌幸 ・ 他 ： ロジスティック分
析でのステップワイズ法と決定木による属性
選 択 法 の 実 デ ー タ を も ち い た 比 較． 第 25 回
ファジィシステムシンポジウム講演論文集．
2009; 25: A2-02, 7.
27） 坂野鋭， 山田敬嗣 ： 怪奇 !! 次元の呪い－識別問
題， パターン認識， データマイニングの初心者のために－ （前編）． 情報処理． 2002; 43 （5） :562-567.
28） Peduzzi P， Concato J， et al.: A simulation studyof the number of events per variable in logistic
regression analysis. J Clin Epidemiol. 1996; 49（12） : 1373-1379.

補足資料
下記 jupyter notebook にて実装したコード
データをランダムに分割する
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split （x, y,
test_size = 0.4, train_size = 0.6 , shufﬂe = True）
決定木のモデル実装と精度算出（深さは 1，depthの値を変更することで深さが定義できる）
from sklearn.tree import DecisionTreeClassiﬁer
m o d e l = D e c i s i o n T r e e C l a s s i f i e r （c r i t e r i o n =’gini’ ,max_depth=1, random_state=0）
model.ﬁt （x_train, y_train）
print （metrics.accuracy_score （y_test, model.predict（x_test）））
print （metrics.accuracy_score （y_train, model.predict（x_train）））
SVM のモデル実装と精度算出
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC （ ）clf.ﬁt （x_train, y_train）
from sklearn import metrics
print （accuracy_score （y_test, clf.predict （x_test）））
print （accuracy_score （y_train, clf.predict （x_train）））

竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル

転倒予防教室における生活調査用紙

骨粗鬆症患者 QOL 評価質問表 2000 年度版における QOL 項目のアンケート用紙

105

106

愛知県理学療法学会誌

第 33 巻第2号

2021 年 12 月

竹田京平 ： 決定木およびサポートベクターマシンを用いた転倒有経験者の判別モデル

107