活用事例2：機械学習による膵がんの診断予測因子の探索的研究
次世代医療基盤法に基づき複数の医療機関から取得したデータを統合した電子カルテデータベース「DATuM IDEA®」（TOPPANホールディングス株式会社）を用いた事例を紹介します。
表題
機械学習による膵がんの診断予測因子の探索的研究：日本の電子医療記録データベースのデータを用いた後ろ向きコホート研究1Kokubo K, Iwasaki K, Matsushita I, Ito K, Asakura K. A machine learning exploration of factors affecting pancreatic cancer: a retrospective cohort study with data from the Japanese electronic medical record database. Therapeutic Research. 2023;44(5):335-345.
背景
膵がん（PC）は早期発見・早期診断が最も難しいがんのひとつと言われています。
目的
PCの早期発見・早期診断の予測因子を特定することが目的でした。
方法
PCおよびその他の消化器がんを対象とした後ろ向きコホート研究でした。
本研究では、次世代医療基盤法に基づき統合された電子カルテデータベースを使用しました。
診断や臨床検査の結果を説明変数、がんの診断（PCかその他の消化器がんか）を目的変数として、約500項目のニューラルネットワークモデルが作成されました。本モデルにより、500項目の説明変数のうち上位30項目がPCの診断に影響を与える比較的重要な変数として抽出されました。
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