海外ジャーナルレビュー : 「生活習慣病」

AI疫学が示す肥満の環境依存性
Use of Deep Learning to Examine the Association of the Built Environment With Prevalence of Neighborhood Adult Obesity [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:生活習慣病
ジャーナル名:JAMA Network Open
年月:August 2018
巻:1
開始ページ:e181535
【背景】
肥満の環境依存性を深層学習で評価する研究が現れた。University of WashingtonのMaharanaらによるもので、AIにLAをはじめとするアメリア4都市圏のGoogle Static Maps APIの150000高解像度衛星画像データとCDCの500都市センサスによる地域成人の肥満データの間の関連を検討させた。一次アウトカムは、環境に基づく肥満有病率である。
【結論】
年齢調整肥満有病率は、Bellevueで18.8%、Seattleで22.4%、Tacomaで30.8%、LAで 26.7%等であった。環境特性の影響は、肥満有病率バリエーションの64.8%と評価された。
【評価】
AI疫学は試行から本格段階に入り、信頼度は高まっている。本来は個別の環境肥満因子の同定を目指したものとみられるが、明示されていない。しかし、近所のペットショップの数など意外な「肥満リスク因子」?も浮上しており、AI評価のブラックボックス性という基本問題も示している。
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大規模臨床試験、新規の薬・機器・手法・因子・メカニズムの発見に関する文献を主に取り上げ、原文の要約と専属医師のコメントを掲載。
(制作協力:Silex 知の文献サービス

取り上げる主なジャーナル(生活習慣病)
Journal of the American Medical Association (JAMA)、The New England Journal of Medicine (NEJM)、Lancet、Diabetologia、Diabetes Care (Diabetes Care)
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