データマイニング手法を用いた気象と発症の関係の定量化法の検討

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
本研究は、個人の健康状態・生活様式に合わせた、気象情報の分析を基に疾病を予防する気象環境予防医療システムの構築を最終到達点として、発症事例の大規模データべースを活用し、個人的要素によりカスタマイズする前段階の基本的な気象と発症の関係をデータマイニング手法の一つである決定木分析を基に定量的に分析することが目的である。分析では、症例として脳梗塞を取り上げ、季節別、時間帯別の気象因子と発症件数のデータを構成し、各データに対する決定木の傾向を分析し、発症に関係する気象因子と発症有意性の分岐に着目し、分析結果の比較を行った。この結果、6時間平均値を気象要素とする分析が最も明確な発症率の分岐傾向を示した。また、季節別の分析により、冬季では相対湿度の減少、夏季では温度の上昇が、発症率を顕著に上昇させる因子であることを示唆する結果が得られた。さらに、気象と発症との定量的関係を導くための方法としての有効性を確認した。
人間-生活環境系学会の論文

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク