多くの企業でDX(デジタルトランスフォーメーション)が進む中で、ヘルスケア分野においてもAIなどのデジタル技術を用いたデータ分析が広まっています。回帰分析は、特定の変数の予測値を求めることや、変数間の関係性を明らかにすることができる統計的な手法です。健康診断や生活習慣のデータから、回帰モデルによる機械学習を適用して健康リスクを予測し、フィードバックすることで、ユーザが行動変容を起こして健康増進を図ることが期待できます。
本書では、回帰分析の手法がヘルスケア分野でどのような課題解決に役立っているかに注目して調査を行いました。
また、ヘルスケア分野のデータ分析において回帰分析の技術を適用することに特徴がある特許情報を対象としました。糖尿病や認知症などの健康リスクの予測を行う技術、生活習慣をレコメンドする技術などを含みます。
用途については健康管理に限定せず、医療も含めました。
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