オムロン、JMDC・筑波大とSASリスク予測AI開発 レセプト・健診・ライフログ活用

オムロンは6月24日、JMDC（東京・港区）、筑波大学と、治療が必要なレベルの睡眠時無呼吸症候群（SAS）のリスクを高精度に予測するAI（人工知能）モデルを開発したと発表した。

3者はJMDCが保有する仮名加工されたレセプト（診療報酬明細書）データと健康診断データ、PHR（パーソナル・ヘルス・レコード）「Pep Up（ペップアップ）」に記録された、家庭血圧、体重、睡眠時間、歩数などのライフログデータを活用した。

約186万人のPep Upユーザーから収集した大規模データを対象に、機械学習で、SASの代表的な治療法である持続陽圧呼吸療法（CPAP、シーパップ）を受けている人の特徴を学習し、合計279のデータ項目から治療が必要なレベルのSASを予測した。

開発したAIモデルは、治療が必要なレベルのSASの有無を非常に高い精度で予測できることを確認した。予測性能を示すAUROCは0.898だった。予測スコア上位1%のうち28.3%、上位10%のうち10.3%が実際にCPAP治療を受けるSAS患者に該当した。

オムロンによると、従来のSASリスクの把握は、自覚症状のある人が主体的に選択し、手間とコストを投じて実施する手法に限られていた。そのため本研究では「無自覚な人も含め、ほとんど手間や追加のコストをかけずにSASリスクの高い人を見つけ出し、適切な検査・治療につなげられないか」という課題に対し、大規模ヘルスデータとAIを活用したアプローチに取り組んだとしている。

オムロンは今後、このAIモデルを活用することで、「隠れSAS」の早期発見や医療への適切な誘導、それによる労働生産性の向上に寄与することを期待しているという。また、今回の取り組みの成果を生かした予測サービスの社会実装や、脳心血管イベント、生活習慣病、メンタル疾患などへのAIモデル展開も視野に入れている。