京都大学大学院医学研究科の奥野恭史教授と小島諒介特定講師、中村和貴大学院生らの研究グループは、協和発酵バイオと弘前大学との共同研究で個人別に最適な健康改善計画を提案する人工知能（ＡＩ）を開発した。機械学習と統計モデリングを使い実行しやすい提案ができる。弘前大などが青森県弘前市の住民の健康増進を図るプロジェクトで取得した健診ビッグデータ（大量データ）で有用性を確認。個別化医療での活用が期待される。

開発したＡＩは患者の実行しやすさを重視し、効果的な提案を行う。血糖値など実際の健診データに存在するような検査値の組み合わせによる改善計画を提案する。従来の機械学習に加え、データ全体の傾向と個体やグループの情報を踏まえ、複雑なデータ分布に対応する統計モデル「階層ベイズモデル」の導入で実現した。

健診ビッグデータの高血圧や慢性腎臓病の患者に適用し、機能を確かめた。それぞれの健康状態に応じ、無理のない効果的な計画を個別に立案できた。機械学習だけでは難しかった具体的な対策を打ち出せる。