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機械学習を用いた生活習慣病リスクの可視化と個別化予防への可能性

近年，わが国において人工知能（AI）や機械学習をはじめとするデータサイエンス技術が，産業界のみならず教育，医療，行政など多様な分野において急速に普及しつつある。文部科学省はデータサイエンス教育を段階的に導入し，2020年度からは小学校でのプログラミング教育が必修化され，また2022年度からは高校で情報Iが必修化された。その成果として，情報リテラシーや論理的思考を身につけた若年世代が次々と大学・高等教育機関に進学し，各分野で活躍し始めている。また，厚生労働省においてもAIの保健医療分野への活用を推進しており，「保健医療分野AI開発加速コンソーシアム」などを通じて診療報酬データや全国がん登録などの公的データベースをAI解析に活用する動きが本格化している。これらの国策的な取り組みは，今後ますます医療・福祉領域における意思決定やサービス提供のあり方を変えていくことが予想される。<br>しかしながら，これらの技術の進展に対して，社会医学—公衆衛生学，疫学，医療政策学，産業保健などを含む分野—においては，依然としてAIや機械学習の活用は限定的であり，研究手法や実務への導入が遅れている印象が否めない。この背景には，倫理的・社会的な課題や，データ整備の難しさなど，乗り越えるべきハードルが多数存在していることがうかがえる。<br>そのような中でも，社会医学の分野においてデータサイエンス技術を積極的に取り入れ，新たな知見の創出に挑戦する研究者たちが現れはじめている。これらの研究は，伝統的な研究手法を補完し，複雑な因果構造や大規模データの解釈において新たな可能性を開きつつある。<br>そこで本シンポジウムでは，「公衆衛生学におけるAI・機械学習の応用」をテーマに，気鋭の若手研究者を中心に，実際の研究事例や分析アプローチを紹介していただくとともに，社会医学分野におけるデータサイエンスの現状と展望について，参加者の皆様とともに活発な議論を行う場にしたいと考えている。多様なテーマが存在する公衆衛生学の分野において，AI技術が果たす役割について議論が広がることを期待する。

【シンポジウム28】公衆衛生学分野におけるデータサイエンス技術の活用　～特にAIや機械学習について～

The 84th Annual Meeting of Japanese Society of Public Health

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[シンポジウム28-1]機械学習を用いた生活習慣病リスクの可視化と個別化予防への可能性

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