＜韓国：医療＞大腸ガン診断予測モデルの開発

三星ソウル病院消化器内科のイ・プンリョル教授、ソン・ヒジョン教授、ホン・ソンノ教授の研究チームは、2003年～2012年に病院で大腸内視鏡検査を受けた患者の5万人のビッグデータを分析し、大腸腺腫予測モデルを開発しました。

研究チームは、研究期間中に病院を訪れた患者4万9450人のカルテを定量化し、患者の年齢、性別、各種検査数値など定型化された資料と、画像検査判読結果のように医師ごとに異なる敍述型診療記録の意味が同じものを纏めて数値に変換し、ビッグデータ分析に活用しました。

これをもとに研究チームは、腺腫が発見された患者と、そうでない患者に分け、年齢、性別、喫煙歴、飲酒頻度、アスピリン服用などの5つの危険因子を特定して指数化することに成功しました。

今回作成されたモデルの的中率（AUC）は71．6％で、既存のアジア－太平洋予測モデルの的中率67．8％に比べて信頼性が高まりました。

イ教授は、「非定型化された医療記録を数値化して、ビッグデータ分析する事により、リスク予測モデルを作った事に意義がある」とし、「大腸がんにつながる大腸腺腫の危険性がどの程度あるか予測し、効果的に予防する事への助けになることを期待している」と述べています。

今回の研究成果は「PLOS ONE」に掲載されました。
（出所：韓国経済新聞、2017年10月11日付け内容）
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