健診データを活用した生活習慣病予防法の開発

医学部

血液・内分泌・代謝内科研究室/生活習慣病予防・健診医学講座

医歯学系　教授・医歯学系　特任教授

曽根　博仁・加藤　公則 SONE Hirohito・KATO Kiminori

専門分野	内科学、糖尿病学、生活習慣病学、健診・人間ドック学
キーワード	人工知能（AI）、医療ビッグデータ、健康寿命

研究の目的、概要、期待される効果

　企業等の健康保険組合や健診センターなどには、膨大な健診・人間ドック結果が蓄積し続けています。これらのビッグデータは、専門医が専門的手法を駆使して解析すれば、従業員に元気で長く活躍してもらうための「健康経営」や、国民全体や世界の人々の健康寿命を延ばすことに貢献する多くの有用な科学的知見を得ることができる、言わば「宝の山」です。しかし実際には、個人への健診結果報告以外には十分活用されていません。
　ビッグデータ解析により、隠れた糖尿病を始めとする生活習慣病を効率良く発見するスクリーニング法の開発や、どのような人がどの程度の可能性で脳卒中や心筋梗塞のような、健康寿命を縮める重篤な疾患を発症するかについて、予測やリスク評価方法が確立できれば、個人のみならず、企業、国全体などにおいても、最も効果的で費用便益比の良い対策立案に結びつけることができます。
　そのような研究をさらに発展させるために、データ提供企業、生活習慣（食事、運動など）評価測定のための新たなIoT機器の開発企業、判定や未来予測のための人工知能（AI）システム構築企業とのコラボレーションを求めています。

「たまに大量に飲む」パターンが最も糖尿病になりやすい

「物忘れが多くなった」と「怒りっぽくなった」に両方当てはまる人は、糖尿病のなりやすさが2倍に上昇している

関連する知的財産論文等	論文は極めて多数ですので、https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/　に、Sone H AND (Niigata OR Tsukuba)　などのキーワードを入力して、検索してください。

アピールポイント

　これまで数百本以上の大規模医療データ研究論文を発表しており、生活習慣病・動脈硬化疾患予防をリードする世界的な研究拠点として、企業との共同研究実績も多数あります。

つながりたい分野

・健診等のデータを健康経営につなげたい企業
・食事・運動・生体データ等取得のためのIoT機器開発企業、人工知能（AI）の医療応用を検討している企業など

研究シーズ集