予防医療における機械学習の応用：複数の視点からの疾病併存症の予測分析に関する系統的文献レビュー
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Machine learning applications in preventive healthcare: A systematic literature review on predictive analytics of disease comorbidity from multiple perspectives.
雑誌名：Artif Intell Med. 2024 Oct; 156: 102950.
概 要：
本研究は、機械学習技術を用いて疾病併存症のメカニズムを理解し、臨床予測を行うための現在の研究努力を明らかにすることを目的としています。疾病併存症は特に中高年層において生活の質に大きな脅威を与え、精密診断を困難にし、医療システムと経済に重い負担を強います。2012年1月から2023年6月までの791件の独自の出版物を対象にした記述的メタデータ分析を行い、その中から61件の科学論文を系統的に評価しました。疾病併存症に関連する研究を深掘りし、データ抽出、クラスタリング、ネットワーク、リスク予測の4つの予測分析タスクを特定しました。
方 法：
本研究は、2012年1月から2023年6月までの期間に発表された791件の文献を対象にした系統的文献レビューです。61件の関連論文を選定し、疾病併存症に焦点を当てた研究を系統的に評価しました。分析手法としては、データ抽出、クラスタリング、ネットワーク分析、リスク予測が用いられました。
結 果：
機械学習を用いたアプローチは、医療データセットにおける固有のデータ欠損を解決し、併存症の発展における重要なリスク要因を特定するモデル解釈を提供することが観察されました。これにより、疾病併存症に関する研究の進展が示されました。
結 論：
本研究は、疾病併存症の予防と診断に関する将来の研究の方向性を示唆し、管理上の含意を持つ技術的および実践的な洞察を提供します。機械学習技術の応用が、慢性疾患の管理において重要な役割を果たす可能性があることが示されました。