公衆衛生83巻6号

2019年06月発行

視点

今，研究者として考えていること

著者： 後藤温¹

所属機関： ¹国立がん研究センター社会と健康研究センター 疫学研究部 代謝疫学研究室

ページ範囲：P.412 - P.413

はじめに
　「公衆衛生」の諸問題を把握し対処するために，私たちはデータを収集し，分析し，結果を解釈し，活用している．現在，かつて想像できなかったくらい膨大なデータにアクセスすることが可能な状況となっている．深層学習(ディープラーニング)を含む機械学習技術の飛躍的な発展によってデータ分析の変革期にもあり，将来は，夢のような分析が可能となるのではないかという期待も膨らんでいる．しかし，現実には課題も多い．本稿では，私が研究者として取り組みたいと考えていることを紹介する．

参考文献

1)厚生労働省：保健医療分野におけるAI活用推進懇談会 報告書．https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-10601000-Daijinkanboukouseikagakuka-Kouseikagakuka/0000169230.pdf

2)Christodoulou E, et al:A systematic review shows no performance benefit of machine learning over logistic regression for clinical prediction models. J Clin Epidemiol:pii:S0895-4356(18)31081-3. doi:10.1016/j. jclinepi. 2019.02.004(Epub ahead of print)，2019

3)奥村泰之，他：ナショナルデータベースの学術利用促進に向けて：レセプトの落とし穴．Monthly IHEP 268:16-25, 2017

4)国立がん研究センター 予防研究グループ：次世代多目的コホート研究(JPHC-NEXT)．https://epi.ncc.go.jp/jphcnext/