機械学習の1つであるニューラルネットワークによって職域多施設研究（J-ECOH スタディ）の健康診断データを分析し，3年以内の糖尿病発症を予測するモデルを構築した．空腹時血糖とヘモグロビンA1cの両方を予測変数に使用したモデルのROC曲線下面積は0.91と，高い予測精度が確認できた．このモデルの社会実装として，健康診断データを入力すると糖尿病の発症リスクを表示するWebシステムを国立国際医療研究センターのホームページで公開したところ，高い関心が寄せられた．糖尿病の個別化予防を推進する動機付けツールとしての活用が期待される．
「KEY WORDS」糖尿病，発症，リスク予測，機械学習，ニューラルネットワーク