DEIM Forum 2023 5a-4-2

食事記録に基づく過敏性腸症候群の発症予測モデルの構築
山中 拓哉†

栗

達††

中島

伸介†††

† 京都産業大学大学院 先端情報学研究科 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 福岡大学 工学部 〒 814–0180 福岡県福岡市城南区七隈 8 丁目 19 番 1 号††† 京都産業大学 情報理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山
E-mail: †i2186195@cc.kyoto-su.ac.jp, ††lida@fukuoka-u.ac.jp, † † †nakajima@cc.kyoto-su.ac.jp
あらまし

過敏性腸症候群は，通常の検査では腸に炎症，潰瘍などが認められないにも関わらず，慢性的に腹部の不快感や下痢，便秘など便通の異常を感じる症候群である．食事療法として，香辛料のような刺激物や高脂肪食を避け，食物繊維が多いものや発酵食品の摂取が勧められているが，腸内環境は個人差があるため人によっては症状を悪化させてしまうことがある．患者自身が自分の体に合った食べ物が分かれば症状改善に繋がるのではないかと考えた．そこで本研究では，毎日の食事記録と食後のお腹の調子を記録したデータを活用し，発症予測モデルを構築する．本稿
では，構築したモデルの予測結果とそれに対する評価を行う．
キーワード 医療・ヘルスケア，機械学習，過敏性腸症候群，IBS，データマイニング

1. は じ め に

ビデンスはないとされている [3] [4] [5]．
本研究では，症状を誘発しやすい食事に注目し，過敏性腸症

過敏性腸症候群（Irritable Bowel Syndrome:IBS）とは，代候群の発症予測モデルの構築と発症予測の結果における評価を

表的な腸の機能的な病気であり，腹痛あるいは腹部不快感とそ行う．具体的には，摂取した食事内容と食後のお腹の状態（正れに関連する便通異常が慢性もしくは再発的に持続する状態

常 or 異常）のデータを活用し，機械学習（決定木 [6]，ランダと定義されている．IBS を代表疾患とする機能性消化管疾患はムフォレスト [7]，SVM [8]，TextCNN [9]）によって IBS の症

RomeIII 基準で診断するのが標準化されている．そのため，日状が発症するか否かを予測するモデルを構築することを目的と本でも一般人口の 6.1%〜14.2%，消化器内科受診患者の 30%

する．

を占める結果が得られ，社会的な関心が高まっている [1]．発病

本論文の概要は以下の通りである．第 2 節は関連研究についの原因は明らかにはなっていないが，IBS のメカニズムには食て紹介する．第 3 節では使用するデータとベクトル生成方法に事内容，ストレス，生活習慣の乱れが関与していると考えられついて紹介する．第 4 節では機械学習を使って発症を予測するている．日本における有病率は男性が 12.9%，女性が 15.5%と実験に関する概要と実験における学習データ比率に関する条件なっており，7 人に 1 人が抱える現代病である．IBS は腸内のについて述べる．第 5 節では評価結果を記載する．第 6 節では常在菌も健常とは異なり，便秘型，下痢型，混合型によっても評価結果に対する考察を述べる．そして最後に第 7 節でまとめ

プロファイルが異なる．また，小腸において腸内細菌の異常増と今後の課題を述べる．

殖をきたす場合があるとされている [2]．

IBS は主に 3 つの治療法がある．1 つは薬物治療である．薬2. 関 連 研 究

物治療では，消化管運動機能調整薬を投与することが提案され患者の生活習慣のデータや健康診断で収集したデータを活用ている．消化管運動機能調整薬は消化管運動に関与する受容体

して病気の予測を行なったり要因分析を行ったりすることで，に作用する薬剤の総称で IBS の治療薬としてはマレイン酸ト

発病を防ぎ，生活習慣の改善を促す研究は多く取り組まれていリメブチンが代表的である．マレイン酸トリメブチンは，交感る [10] [11]．

神経活性化状態では消化管運動を亢進させ，副交感神経活性化

大場らは，健康診断のデータから糖尿病の発症予測を行う研状態では消化管運動を抑制する作用があり，この二面性により究で多層ニューラルネットワークを活用し，糖尿病の判定を予IBS の下痢や便秘に効果を示すとされている．2 つ目は食事療測するモデルを構築した [12]．また，Permutation importance法である．食事療法では，症状を誘発しやすい食品である脂質，を用いて入力データである健康診断データのどの属性を重視しカフェイン類，香辛料を多く含む食品やミルク，乳製品を控えて予測をしているのかを示した．

ることが提案されている．症状軽減のために規則的な食事摂取，恒川らの研究では，定期健康診断データを使用して 1 年以内

十分な水分の摂取があげられている．3 つ目は運動療法である．

に生活習慣病が発症するかどうかの予測を行った [13]．研究で運動療法では，生活習慣を改善するためにヨガやウォーキング

扱うために用意したデータは健康な人のデータが圧倒的に多くなどの運動を行うことが IBS の治療として効果があるといわれ不均衡なデータであった．それ対して有効な学習方法としてアているが，喫煙や飲酒，睡眠を改善することに関して明瞭なエンダーサンプリングによりクラス間のデータ数のバランスが取れたデータセットを用意してバギングするという手法を使用て 300 次元で表現し，それらを足し合わせ食材の数で割り，平した．

均値を算出した．この平均値を 1 つの食事内容として表現し，

過敏性腸症候群（IBS）の治療や誘因などに関する研究は多機械学習で学習させるための説明変数として使用した．目的変く行われている [14] [15] [16]．また，IBS の症状を誘発しやす

数はベクトル生成方法（1）と同様に 2 値で表現したものを使

いものについて，Moayyedi らはプロバイオティクス (Probi-

用した．

otics) [17]，Bijkerk らは食物繊維 [18] について調査し，それぞれの治療効果と IBS の症状にもたらす影響を明らかにした．

表1

ベクトル生成方法（1）のデータセット例

お腹の状態 白米

食パン ・・・ キャベツ

にんじん

0

・
・
・

1

1

1

0

・
・
・

0

0

0

1

・
・
・

1

1

1

0

・
・
・

1

0

久米らは，国内一地域の一般住民において IBS と生活習慣及

01

び抑うつ度との関係を検討した [19]．日本人の IBS の予防で，0

男性は飲酒の量を適度に減らすこと，女性は和食を多めにした

1

食生活にすること，男性女性共にメンタルヘルス対策が必要と

1

結論付けた．
本研究では，具体的な食事内容に注目し，過敏性腸症候群の改善を目的とした食事管理支援方式の提案を目的とする．

3. 使用データ

4. 評 価 実 験
4. 1 実 験 概 要
本研究で用いるデータ数は合計 921 であり，正常データ:713，

本実験では，一人の被験者の 1 日に摂取した食事内容と食後異常データ:208 とデータの比率が 7:2 でとなっている．そのたのお腹の状態が正常なのか異常なのかを記録した．約 1 年分のめ発症予測モデルの性能評価のためのテストデータも正常デー

データ:921（正常:713，異常:208）を使用した．機械学習で学

タ:70，異常データ:20 とし比率を 7:2 で統一する．本実験では，習させる際は，お腹の状態を目的変数とし，食事内容を説明変発症予測モデルの性能をより正確に評価するために交差検証を数とする．

行う．評価方法は再現率，適合率，F 値の 3 つの指標をもとに

3. 1 ベクトル生成方法（1）

評価し，特に再現率を重視して評価を行う．その理由として，記録した食事内容を食材ごとに分解する．カレーライスを例

本研究では発症を予測する際にいかに異常データを見逃さないにすると（カレールー，白米，人参，じゃがいも，...）のようかというのが重要であると考えているため，再現率を重視してに食材ごとに分解して 1 つの料理を表現する．塩や醤油のよう評価を行う．

なさまざまな料理で多用されている調味料を考慮すると細かす4. 2 実 験 条 件ぎる表現になってしまうため，本研究では調味料を考慮せず食学習データの比率の違いに基づく学習性能への影響に関する材のみに焦点を当てている．次に食材ごとに分解したものをダ評価として，3 つの実験条件を用意し実験を行った．1 つ目のミー変数化させる．摂取した食材を 1，摂取していない食材を条件は，学習データの比率を変更せずに実際のデータ比率 7:2

0 というように 2 値で表現した．目的変数であるお腹の状態ので学習を行う．学習させるデータは第 3 節で述べたベクトル生

データに関しても同様に，食後のお腹の状態が異常であった場成方法 (1) と (2) の 2 つを用いて予測を行う．他の 2 つの条件

合は 1，正常であった場合は 0 と表現した（表 1 参照）．ただでも同様に 2 つのベクトル生成方法を用いた予測を行う．2 つし，お腹の状態が異常になった場合は，直前に摂取した食事内

目の条件は，データセットの中身が少数の異常データと多数の容だけでなく，もう 1 つ前の時間帯に摂取した食事も発症に影

正常データから不均衡に構成されているということを考慮し，響を与えたと考える．そのため，昼食後にお腹が異常となった学習データの比率が 1:1 になるようにサンプリングを行う．不場合は，昼食とその前の時間帯に摂取した朝食の食事内容の二均衡データの不均衡性の解消によって，発症予測の精度を向上

つを発症に影響を与えたものとして記録した．

させることを試みる．3 つ目の条件は，学習データの比率を 1:2

3. 2 ベクトル生成方法（2）とする．異常データに比重を置くことで，再現率の向上を目的

ベクトル生成方法（1）では料理を食材ごとに分解して表現とし，異常データを見逃さない優れた発症予測モデルの構築をしたが，食材同士の類似性を考慮していないため，似たような食材であってもそれぞれが全く別の食材として扱っていた．そこでベクトル生成方法（2）では，単語の分散表現を用いて食材の類似性を考慮した．モデルの作成にあたって，クックパッド株式会社が国立情報研究所を通じて提供を行っているデータ（注 1）を使用した．
．このモデルは 1 つの食材の単語を 300 次元

試みる．
以上 3 つの実験条件を用いて評価実験を行う．評価結果を表

2〜表７に記載する．

5. 評 価 結 果
学習データの比率 7:2 においてベクトル生成方法（1）と (2)で表現することが可能である．各時間帯に摂取した食事内容をの評価結果を表 2，３に示す．ベクトル生成方法（1）では，ど食材ごとに分解し，分解した食材 1 つ 1 つを word2vec によっの学習方法においても再現率が 0.3000 以下という結果になった．適合率はランダムフォレストの 0.6666 が最も高く，続いて（注 1）：クックパッド株式会社 (2015): クックパッドデータ．国立情報学研究所情報SVM が 0.3636，決定木が 0.2857 という結果となった．F 値

学研究データリポジトリ．(データセット)． https://doi.org/10.32130/idr.5.1

に関してはランダムフォレストの 0.4137 が最も高い数値であ図1

過敏性腸症候群の発症予測モデルの概要

ることが確認できた．ベクトル生成方法（2）では，決定木と表2

ベクトル生成方法（1）の評価結果 (学習データ比率 7:2)

SVM の再現率が 0.2000 となり，ランダムフォレストは 0.1000

Recallという結果となった．適合率はベクトル生成方法（1）と同様

決定木にランダムフォレストが最も高く 0.6666 という結果となった．

TextCNN に関して，再現率が 0.3500，適合率が 0.3889，F 値
が 0.3684 となり，他の 3 つの手法よりも良い結果であること

0.30000.28570.2926

ランダムフォレスト 0.3000

0.6666

0.41370.3636

0.2580SVM

F 値は全ての学習方法において 0.3000 を下回る結果となった．
表30.2000ベクトル生成方法（2）の評価結果 (学習データ比率 7:2)

Recallが確認できた．

決定木

次に学習データの比率を 1:1 にした評価結果を表 4，5 に示す．

Precision F-score

Precision F-score0.20000.22220.2105

ランダムフォレスト 0.1000

0.66660.1739ベクトル生成方法 (1) では SVM の再現率が 0.6000 と最も高SVM

0.20000.40000.2666

くなり，続いてランダムフォレストが 0.5500，決定木が 0.5000

TextCNN

0.35000.38890.3684という結果となった．F 値に関しては，決定木の 0.3703 が最も高い結果となった．ベクトル生成方法 (2) では決定木と SVM

表4

ベクトル生成方法（1）の評価結果 (学習データ比率 1:1)

Recallが共に再現率 0.6500 でランダムフォレストは 0.6000 という結決定木果になった．F 値は SVM の 0.3939 が最も高い結果となった．

TextCNN に関して，再現率が 0.6000，適合率が 0.2791，F 値

Precision F-score0.50000.29410.3703

ランダムフォレスト 0.5500

0.26820.36060.2352

0.3380SVM

0.6000が 0.3810 という結果であった．他の 3 つの手法と比べても，指標に大きな差はないことが確認できた．

表5

ベクトル生成方法（2）の評価結果 (学習データ比率 1:1)

最後に学習データの比率を 1:2 にした評価結果を表 6，7 にRecall決定木

示す．ベクトル生成方法（1）ではランダムフォレストと SVMの再現率が 0.8000 と最も高い結果となった．決定木に関しても 0.7000 以上となり学習データ比率が 7:2 や 1:1 の場合と比べても大きく数値が向上していることが確認できた．F 値に関しても全ての学習方法において精度が向上していることが確認

表60.2826

0.3939ランダムフォレスト 0.6000

0.2926

0.3934SVM

0.65000.2826

0.3939

TextCNN

0.60000.2791

0.3810ベクトル生成方法（1）の評価結果 (学習データ比率 1:2)

できた．ベクトル生成方法（2）において，再現率は SVM が0.9500 と最も高く，決定木が 0.9000，ランダムフォレストが0.8500 という結果になった．学習データ比率 1:1（表 5）と比較
SVM は 0.3 向上しており，全ての学習方法で再現率が大幅に向上したことが確認できた．F 値に関しては，SVM が 0.4578
であり，全ての実験条件において最も高い数値であることが確認できた．TextCNN に関して，再現率が 0.7500 と他の手法よりも少し低い数値であることが確認できるが，適合率が他の手法よりも高いため，F 値が 0.4545 となった．

RecallPrecision F-score0.70000.24130.3589ランダムフォレスト 0.8000

0.26660.40000.25800.3902

決定木

SVM

すると，決定木は 0.25 向上，ランダムフォレストも 0.25 向上，
表7Precision F-score0.65000.8000ベクトル生成方法（2）の評価結果 (学習データ比率 1:2)

Recall決定木

Precision F-score0.90000.27690.4235

ランダムフォレスト 0.8500

0.25370.3908SVM

0.95000.30150.4578

TextCNN

0.75000.32610.4545

6. 考察

しては全ての学習方法において学習データ比率 1:1 よりも良い結果が得られた．学習データの比率を 1:2 と異常データに比重

学習データ比率 7:2 におけるベクトル生成方法（1）の結果を置くことで，食後にお腹を壊す原因となる食事内容の特徴をに関して，どの学習方法においても再現率が 0.3 以下という結掴むことができ，予測精度が上がったと考えられる．ベクトル果になったのはデータセットの内容に原因があると考えられる．

生成方法 (2) では，SVM の再現率が 0.9500 となり全ての評価

学習データが少数の異常データと多数の正常データから不均結果の中で最も高い結果となった．決定木とランダムフォレス

衡に構成されるため発症予測の精度が低くなってしまった．まトに関しても 0.85 以上となり，異常データの 85%をカバーすた，多数の正常データの学習によってさまざまな食事内容に対ることができている．TextCNN は再現率が 0.7500 となり，異して，正常であると判定する回数が多くなったことで再現率が常データの 75%をカバーすることができている．SVM は F 値低くなってしまったと考えられる．ベクトル生成方法 (2) に関も 0.4578 とこれまでの結果の中で最も良い数値であり，今回しても同様のことが考えられる．食材 1 つ 1 つを 300 次元でベ提案している発症予測モデルの中で最も精度の高いモデルであクトル化したことで，食材の特徴や食材同士の類似度を考慮すると考えられる．適合率が 0.3015 となっており，異常である

ることができたが，学習データの正常データと異常データの数と予測したものが実際に異常である確率が 30%となっており，に大きな偏りがあるため分類精度が低くなってしまったと考え確率としては決して高くない結果である．しかし，本研究ではられる．TextCNN に関して，他の 3 つの学習方法に比べるといかに異常データを見逃さないかが重要であるので，適合率が再現率が 0.3500 とベクトル生成方法 (2) では一番高いが，異0.3015 であっても再現率が 0.9500 であることを考えれば，異常データのうち 35%しかカバーできていないため，あまり意味

常データを見逃さない発症予測モデルとしては優れたモデルでのあるモデルではないと考える．

あると考える．

学習データ比率 1:1 におけるベクトル生成方法 (1) の結果に関して，再現率が学習データ比率 7:2 の結果に比べて大きく向7. まとめと今後の課題

上したことが確認できる．学習データ比率 7:2 ではテストデー

本稿では，摂取した食事内容の記録から過敏性腸症候群の症タに含まれる 20 個の異常データのうち 20〜30%程度しかカ状が現れるかどうかの予測を行った．学習データ比率が 7:2 のバーすることができず残りの 70〜80%を見逃してしまっている

場合では，ベクトル生成方法（1）と (2) ともに再現率が 0.35 以が，比率を 1:1 にしたことで異常データの 50〜60%をカバーで下となり，発症予測モデルとしては価値のないモデルというこ

きていることが確認できる．学習データの偏りが無くなったことが確認できた．学習データ比率が 1:1 の場合では，再現率がとで異常データと正常データそれぞれの違いや特徴を僅かなが0.50〜0.65 となり，異常データの 50%〜65%をカバーすることら見つけることができるようになったため再現率が向上したとができるモデルということが確認できたが，発症予測モデルと考えられる．適合率に関して，ランダムフォレストは 0.4 程低

しては物足りない結果となった．学習データ比率が 1:2 の場合

下してしまったが，決定木と SVM に関してはあまり低下せず

では，ベクトル生成方法 (1) と (2) ともに再現率が 0.7 以上とに再現率を大きく向上させているため学習データ比率を 1:1 にいう結果となった．特にベクトル生成方法 (2) を活用した SVMしたことで予測精度が上がったと考えられる．ベクトル生成方

では再現率 0.95 と高い数値が確認できた．適合率が 0.3015 と法 (２) に関して，再現率と F 値の結果に大きな変化が確認できなっており，正常データを異常データであると誤判定する確率

る．再現率は決定木が 0.5000，ランダムフォレストが 0.5500，が少し高いモデルとなってしまったが，本研究では異常データ

SVM が 0.6000 となり，学習データ比率 7:2 の結果と比べて，をいかに見逃さないかが重要であるため，異常データを見逃さ決定木は 0.4500，ランダムフォレストは 0.5000，SVM は 0.45

ない発症予測モデルとしては優れたモデルであると考える．

向上した．F 値は全ての手法で約 0.39 となり予測精度が向上

今後は，誤判定の割合を減らすことを課題とし，より精度のしたことが確認できる．ベクトル生成方法 (1) の場合と同様に高い実用的な発症予測モデルの構築を行っていきたいと考えて学習データの偏りが無くなったため正常データと異常データにいる．また，本稿では食事記録に基づく過敏性腸症候群の発症

おける食事内容の特徴を見つけることができたため再現率や F予測モデルの構築とモデルの評価をしたが，本研究の目的であ値の指標が良くなっていると考えられる．TextCNN に関して，

る過敏性腸症候群の症状悪化の原因となっている食材の特定を

学習データ比率 7:2 の結果と比較すると，再現率は 0.25 向上し行っていきたいと考えている．

たが，適合率が約 0.1 低下している．そのため F 値には大きな変化は見られず，僅かに向上したことが確認できる．
学習データ比率 1:2 におけるベクトル生成方法 (1) の結果に謝

辞関して，学習データ比率 1:1 と比較すると，再現率に大きな変本研究の一部は，科研費（課題番号：20H04293）および京都化が確認できた．全ての学習方法において再現率 0.7 以上と産業大学先端科学技術研究所（ヒューマン・マシン・データ共いう結果となり，ランダムフォレストと SVM に関しては異常

生科学研究センター）共同研究プロジェクト（M2001）の助成

データの 80%をカバーすることができている．適合率は決定木を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

が 0.0528 低下，ランダムフォレストは 0.0016 低下，SVM は0.0228 向上しており，あまり大きな変化は無かった．F 値に関文

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