Predictive Approaches for Low-cost
Preventive Medicine Program inDeveloping Countries(accepted to KDD’15 Industry and Government track)
Yukino Baba, Hisashi Kashima, Yasunobu Nohara, Eiko Kai,Partha Ghosh, Rafiqul Islam, Ashir Ahmed, Masahiro Kuroda,
Sozo Inoue, Tatsuo Hiramatsu, Michio Kimura, Shuji Shimizu,
Kunihisa Kobayashi, Koji Tsuda, Masashi Sugiyama, Mathieu Blondel,
Naonori Ueda, Masaru Kitsuregawa, Naoki Nakashima概要
機械学習を応⽤用して予防医療療コストを削減、発展途上国での予防医療療普及につながると期待
データ

結果1

結果2

バングラデシュで収集した１万５千⼈人の健診データ
健診コスト削減

1%の⾼高リスク者の⾒見見逃しで健診費⽤用を50%削減

経過観察コスト削減

40%のコストで67%の⾼高リスク者をカバー
2/22

背景
発展途上国でも⽣生活習慣病が増加、予防医療療が重要だが途上国では費⽤用・⼈人員が不不⾜足● 先進国特有と考えられていた⽣生活習慣病が発展途上国でも増加- ⽣生活習慣病：⽣生活習慣改善で予防可能な疾患（⼼心⾎血管疾患、がん、糖尿尿病等）● ⽣生活習慣病を防ぐには予防医療療が重要● 発展途上国では予防医療療に割く費⽤用・⼈人員が不不⾜足→予防医療療の普及が困難

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我々の取り組み：Portable  Health  Clinic
簡易易検査・遠隔診療療システムを構築、途上国での予防医療療を⽀支援● 簡易易検査：持ち運び容易易な検査キット・デバイス● 遠隔診療療：Skypeを通じて医師の診察・薬処⽅方4/22

我々の取り組み：Portable  Health  Clinic
簡易易検査により⾼高リスク者を発⾒見見、遠隔診療療を実施
遠隔診療療会場

健診会場
受診者

タブレット

データサーバ

Step  1:  問診＋健診
Step  2:  ⾼高リスクか低リスクかを判定
Step  3:  ⾼高リスクなら遠隔診療療実施
⼀一年年後

Step  4:  経過観察

* Doctor image is designed by Freepik.com

診察処⽅方箋

医師
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本研究
収集データを⽤用い、機械学習によるコスト削減
遠隔診療療
会場

健診会場
受診者
Step  1:  問診＋健診

タブレット

データサーバ(1)  健診コストの削減

Step  2:  ⾼高リスクか低リスクかを判定
Step  3:  ⾼高リスクなら遠隔診療療実施

診察(2)  経過観察コストの削減

⼀一年年後

Step  4:  経過観察

* Doctor image is designed by Freepik.com

処⽅方箋

医師
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(1)  健診コスト削減

健診コスト削減の背景：健診の⽬目的
健診の⽬目的は健康リスクの判定● 健康リスクの定義：- 測定値にもとづき各項⽬目にHealthy, Caution,Affected, Emergencyのラベルを付与- 12項⽬目中⼀一つでもAffected以上だと⾼高リスク、それ以外は低リスク

⾼高リスクの例例

ウェスト周囲径72cm

尿尿蛋⽩白

±

ウェスト・ヒップ⽐比

0.8

尿尿糖+

BMI

24

尿尿ウロビリノーゲン±

⾎血圧135mmHg

不不整脈+

⾎血糖

110mg/dl

体温36.5℃

脈拍105

SpO2

94%

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健診コスト削減の背景：有料料健診
有料料健診を⼀一部省省略略して健診費⽤用を削減したい● 消耗品代が掛かる健診項⽬目がある（有料料健診）● ⼀一部の有料料健診を省省略略し残りから健康リスクを予測できれば健診費⽤用を削減できる
健診項⽬目

費⽤用（消耗品代）健診項⽬目

ウェスト周囲径0円

尿尿蛋⽩白

ウェスト・
ヒップ⽐比0円

尿尿糖BMI0円

⾎血圧0円⾎血糖
脈拍費⽤用（消耗品代）
19円

尿尿ウロビリノーゲン
不不整脈0円

57円

体温0円

0円

SpO20円健康リスク予測問題
ゴール：健診費⽤用を抑えて全員の健康リスクを予測
健診の流流れ
受診者

…

…

健診
BMI

⾎血圧

… 尿尿糖 ⾎血糖出⼒力力：健康リスク∈ {低リスク、⾼高リスク}● 健診項⽬目実施順は全員同じ● 何番⽬目まで実施するかは受診者ごとに制御可能● ⾼高リスクと予測された受診者には、遠隔診療療のために全項⽬目を受診させる● ゴール：健診費⽤用を抑え、全受診者の健康リスクを⾼高精度度予測10/22

健康リスク予測⼿手法：予測を⼀一度度だけ実施
有料料健診を全て省省略略、無料料健診結果から予測● 最初のN⼈人には無料料・有料料健診を全て実施、結果を使って予測器を学習● 残りの受診者には無料料健診だけを実施、無料料健診結果から健康リスクを予測
無料料健診

?

有料料健診
?

?

?

リスク?

無料料健診結果からリスクを予測
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健康リスク予測⼿手法：予測を複数回実施
段階的に健診を実施、費⽤用を掛けるべきか慎重に判断● 有料料健診を段階的に実施● ある時点で「低リスク」と予測されたら、
例例１

費⽤用を掛ける必要なしと判断し以降降を省省略略
無料料健診

?

有料料健診
?

?

?

リスク?

「低リスク」と予測した場合はそこで終了了
例例２?

?

?

?

?

「⾼高リスク」と予測した場合は次の有料料健診を実施
?

?

?

?

健診コスト削減 実験結果
1%の⾼高リスク者の⾒見見逃しで健診費⽤用を50%削減

1.1%の⾒見見逃しで全員が全健診を受けた場合の51.5%の健診費⽤用に抑えた 13/22

健診コスト削減 結果分析
問診結果が健康リスク予測に有⽤用● 問診での薬服⽤用履履歴情報が健康リスク予測に有⽤用- 糖尿尿病の薬を服⽤用している⼈人は⾼高リスクの確率率率が⾼高い● BMI、⾎血圧、不不整脈がAffectedかEmergency：
⾼高リスクの確率率率が⾼高い● BMI、⾎血圧、体温がHealthy：
低リスクの確率率率が⾼高い
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(2)  経過観察コスト削減

経過コスト削減の背景
2年年め「⾼高リスク」の⼈人の再健診を優先したい● 経過観察：翌年年再健診を実施、⾼高リスク者に指導● 経過観察コスト：再健診に掛かる費⽤用● 経過観察コスト削減のため、2年年めの⾼高リスク者の再健診を優先したい→1年年めの健診結果から2年年めの健康リスクを予測
再健診を省省略略したいケース

再健診

再健診を優先したいケース

再健診
再健診により低リスクと判明

指導
再健診により⾼高リスクと判明

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再健診実施順決定問題
ゴール：予算制約内で⾼高リスク者を多く発⾒見見● ⼊入⼒力力：全員の1年年めの健診結果（全項⽬目）、予算制約● ゴール：

予算制約内で、2年年め⾼高リスクの⼈人をできるだけ多く発⾒見見できる再健診実施順の決定● 実施順は逐次的に決めて良良い● 再健診費⽤用は受診者に依らず⼀一定
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実施順決定⼿手法：「活⽤用のみ」戦略略
⾼高リスクである確率率率が⼤大きい受診者を優先
学習データ収集：ランダムに選んだN⼈人に再健診実施
予測器を学習活⽤用：
⾼高リスク確率率率最⼤大の受診者i*を選択

再健診実施、結果を使って予測器を更更新
予算に達したら終了了

受診者iが⾼高リスクである確率率率

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実施順決定⼿手法：「探索索と活⽤用」戦略略
分類器学習に寄与する受診者も選択
学習データ収集：ランダムに選んだN⼈人に再健診実施
予測器を学習
確率率率

確率率率
探索索：
確信度度最低の受診者i*を選択

活⽤用：
⾼高リスク確率率率最⼤大の受診者i*を選択

再健診実施、結果を使って予測器を更更新
予算に達したら終了了

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経過観察コスト削減 実験結果
40%のコストで67%の⾼高リスク者をカバー

探索索と活⽤用戦略略：
40%のコストで67%のカバー率率率
実際の実施順：40%のコストで46%のカバー率率率● 「探索索」追加によるカバー率率率向上を確認● εの値による影響は⼩小さい

20/22経過観察コスト削減 結果分析
問診結果が翌年年の健康リスク予測にも有⽤用● 定期的に医師の診察を受けていない⼈人：
翌年年⾼高リスクである確率率率が⾼高い● 歩⾏行行スピードが早い⼈人は：翌年年低リスクである確率率率が⾼高い

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まとめ
機械学習を応⽤用して予防医療療コストを削減、発展途上国での予防医療療普及につながると期待
データ

結果1

結果2

バングラデッシュで収集した１万５千⼈人の健診データ
健診コスト削減

1%の⾼高リスク者の⾒見見逃しで健診費⽤用を50%削減

経過観察コスト削減

40%のコストで67%の⾼高リスク者をカバー
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