[機械学習]-川崎病予測 -原因不明疾患の患者数をデータそのものから推定する
原因不明の疾患であっても最悪過去データさえあれば、そのデータの周期などから解析、推定＆予測できるという結果報告です。
要するに、川崎病という原因不明の難病でも過去データの周期から、周期に沿う形であれば予測可能ということです。
【川崎病とは？】
小児を中心に発症しやすい炎症性疾患で、高熱、発疹、眼の充血、手足の腫れが特徴です。心臓に問題を引き起こすこともあります。早期診断と治療が重要です。川崎病の具体的な原因はまだ明確には解明されていません。しかし、感染症や遺伝的要因、免疫系の異常などが関与している可能性があります。研究は現在も続いており、原因の特定に向けて進んでいます。
(1)はじめに
機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ の文書です。
の下図のとおり、今日は機械学習です。
(2)川崎病 患者数推定@日本全体
川崎病の調査は、2年に1回の間隔で川崎病全国調査が実施されています。
そのため、自治医科大ではありませんが、某大学からの依頼により、第２６回(2021年９月)のデータをもとに2023年３月３０日予測を実施、
その依頼元大学に送付。
川崎病全国調査 成績
第 26 回 川崎病全国調査 成績
https://www.jichi.ac.jp/dph/wp-dph/wp-content/uploads/2022/04/a19b047d4b9e6fbb84b6b187236779c8.pdf
赤い線：患者数 黄色部分が全国の予測患者者数
1.推定概要
川崎病は、冬にピークが来る疾患で、その年間周期に合わせ予測。
2.推定根拠
依頼元某大学にて４月１１日発表した資料を添付。
上記内容を ４月１１日、某依頼元大学＠オンライン打ち合わせ にて発表済です。
(3)川崎病 患者数推定@日本全体 予測答え合わせ
その答え合わせ(11/16)@依頼元某大学にて 答え合わせした結果です。
第２７回(2023年９月)のデータ
上記データをもとに回答データ作成
（元データが、男女別々に集計されていたため）
従来から（2019年まで）冬場（１月）に多発し、夏場にもやや患者が増加するという傾向は、COVID-19が蔓延した2020年から崩れ、特に2021年、2022年には１月の患者数よりも８月の患者数の方が多く、この傾向は2021年で顕著であった。
【弊社コメント】
従来の傾向から予測する手法なので、当然ながら新規に傾向そのものが変動すれば、その部分に関する予測は不可能になります。
(2022年 11月~2月:0.997 6月~9月: -0.616)
参考
新型コロナについては、２０２３年７月１４日に送付した、気象庁で発表済の答え合わせです。
新型コロナ予測としては、下記でも発表済です。
4-1 衛星データから新型コロナ陽性者を予測する
(4)予測の前提など
レポートのURL
前提と予測方法
運用ルール
追記：
機械学習と数理最適化について
機械学習と数理最適化 Advent Calendar 2023 チャレンジ している理由
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