日立製作所は2017年11月6日、糖尿病患者の電子カルテデータを機械学習を活用して解析することで、患者に対する糖尿病治療薬ごとの効果を予測する技術を開発したと発表した。米国のユタ大学（University of Utah）の協力の下で開発し、効果を検証した。
患者への投薬開始から90日後（米国における標準的な通院間隔）の時点で、糖尿病の代表的な指標であるHbA1c値の低減目標（治療目標）を達成できる確率を、薬ごとに予測して比較できる。これにより、患者の特徴や状態に合わせて最適な薬を選択・判断できるようになる。
ユタ大学が持つ匿名化された約9000症例の糖尿病患者の電子カルテデータのうち、約6800症例のデータを元に、薬の種類・量・投与期間・体重・検査値の推移などを、ユタ大学の医師、薬剤師と日立製作所が培ってきた知見を活用して時系列的に解析した。
この結果得られたさまざまな情報を、機械学習の技術を用いて分析することで、HbA1c値を低減できる確率を、患者ごと、薬の種類ごとに予測可能なモデルを構築した。
本技術をユタ大学の持つ残りの約2200症例の糖尿病患者データに適用してシミュレーションしたところ、90日後の糖尿病の治療結果を高精度に予測できることを確認した。日立製作所は今後、ユタ大学と協力して、本技術の実用化に向けた共同研究を行う。
米国における糖尿病患者は2310万人にのぼり、65歳以上の4人に1人は糖尿病と診断されている。しかし、糖尿病は、数カ月から数年以上にわたり患者の状態に合わせて薬の種類や量、組み合わせを調整する必要があるため、さまざまな投薬方法が存在する。
