本研究では，定期的な健診データを用いて生活習慣病の発症を予測する手法を提案する．レセプトデータを精査して疾病の発症を特定し，それらを教師あり学習のための正例として使用した．クラスバランスが不均衡なデータであるという問題に対処するために，アンダーサンプリングとバギングのアプローチを採用した．がん以外の生活習慣病が1年以内に発症するかどうかを予測することを目的とした．提案手法のprecisionとrecallはそれぞれ0.32と0.89であった．各検査項目に閾値を設定し，それらの論理和をとるというベースライン手法と比較して，提案手法はrecallを維持しながらより高いprecisionが得られることが分かった．これは，重症化しそうな対象者の見落としを増やすことなく，保健指導の対象者数を抑えることができるという点で意義がある．
