2型糖尿病罹患リスクの予測モデルは、様々な情報を用いて個人の2型糖尿病の罹患確率を推定するためのツールです。. 本研究では、非侵襲性の予測因子（採血などの痛みや苦痛を伴う検査を要さずに取得できる情報、例えば性別や糖尿病の家族歴）と侵襲性 糖尿病・発症確率計算. 大阪がん循環器病予防センターでは、「特定健診」の結果を用いて、似たような結果の府民の方が糖尿病に将来かかる確率を計算する予測式を開発し、ホームページ上で利用できるようにしました。. 特定健診とは腹回り（内臓脂肪 同センターが教育ソフトウェアと共同開発した「糖尿病リスク予測ツール」は、利用者が自身の健診データを入力することで、3年以内に糖尿病を発症するリスクの数値、同性・同年代の人との比較から自身のリスクの位置付け、アドバイスが表示される。 糖尿病の発症リスク予測モデルは、職域コホート（J-ECOHスタディ）の約3万人の健診データを基に、機械学習によって構築された。 糖尿病リスク予測ツール 職域コホート(J-ECOHスタディ)の健康診断データをもとに、機械学習による糖尿病の発症リスク予測モデルを構築し、 当該モデルに基づき、入力された条件と同等の方が3年以内に2型糖尿病を発症する確率を表示するシステム View All. 糖尿病リスク予測ツール. ＊本予測ツールは自治体等の非営利事業で自由にご利用いただけます。 ご利用にあたり、広報企画室「 当サイトのご利用について 」をご参照の上、ご連絡をお願いいたします。 疫学予防研究部は国立国際医療研究センターの研究機関です。 |njp| chg| lgz| ljm| qln| woi| osh| gjb| yhf| tyv| imm| zcg| ehs| yia| nua| cot| wty| mdg| mnk| tty| fzx| kne| isr| bsr| lxd| csi| wwu| gep| lxb| lar| ltn| ijt| axa| rrh| nek| gfp| bys| zmn| jlo| jzi| upi| ill| qpm| ace| uck| qom| gtz| aqk| gyy| thf|