個人の健康データから自殺を予見する研究をシェアします

引用元：Predicting Suicidal Behavior From Longitudinal Electronic Health Records. The American Journal of Psychiatry. 2017.（論文タイトル、雑誌名、発表年）

今回は、個人の健康データから自殺企図のリスクを予見するという研究をシェアします。

これは、アメリカで行われたものです。

最近は医療、健康面の情報を電子データとして保存しておく流れがあります。

例えば、どんな病気をしたことがあり、どんな薬を使ったことがあるかという記録です。

こうしたデータは個人情報なので、セキュリティの問題があるのですが、やはり、有効活用すれば、メリットがあります。

こうした電子データを精神科領域でも役立てることができるのではないか？

と考えて行われた研究をご紹介します。

なんと、自殺企図のリスクを、データから予見するというものです。

精神科においては、患者さんにとっても、医師にとっても、自殺企図は絶対に避けたい問題です。

これを防ぐには、まずは自殺のリスク評価が大事だと言われています。

問題を解決するには、まずはその問題を認識することから始めますよね？

リスクを回避するときも、まずはそのリスクを認識することから始めるということです。

こうした自殺のリスクを、データサイエンスを使って認識していくわけです。

この研究では、1998年から2012年にかけての個人の健康面のデータが使われました。

いわゆる後ろ向きの研究というもので、過去のデータを振り返って解析したものになります。

三回以上の通院があった人が調査対象になったようで、その人数は1,728,549人。

ビッグデータですね。