仮説 使用データ データ詳細 解析の流れ 結果 1. データ整形 2, 3. 機械学習モデルを作成、モデルを評価 4. 精度向上 議論 限界点 参考サイト 仮説 二次医療圏ごとに循環器疾患の患者数を予測できれば面白そう(+年齢別もできたら) ex) A医療圏の40-44歳では1 年間に〜人くらい患者が発生する 価値 医療資源:治療薬、医療費の予測可能 予防:患者数の目安としてこの値を目標に予防施策 地域間比較:都道府県内の医療圏ごとに比較できる 使用データ 第7回NDBオープンデータ(特定健診:2019年・平成31年(令和元年))(https://www.mhlw.go.jp/stf/seis…