現在日本では高齢者の増加に伴い，老年症候群と呼ばれる症状が問題となっている．老年症候群の主な原因は加齢であるが，薬剤の併用が原因となって発症するものもあり，原因の特定は難しい．そこで本研究では，老年症候群の発生を事前に検知できるアプリケーションソフトウェアでの利用を目標として，レセプト（診療報酬明細書とも言い，患者の疾患名や処方薬剤等が記載されている）の記録から老年症候群の発症を予測する機械学習モデルを構築する．具体的には，高齢者のレセプトの記録から抽出して作成された元データを集計・加工し，幾つかの形式のデータセットを作成する．次に，作成したデータセットを用いて機械学習モデルを構築し，予測精度の評価を行う．モデルクラスにはXGBoostを使用し，ハイパーパラメータのチューニングにはOptunaを使用する．最後に，SHAPによる機械学習モデルの予測の解釈を行い，予測根拠の妥当性を確認する．実験の結果，老年症候群原因薬の処方数と薬効分類番号上位3桁の情報が学習データに含まれると予測精度が向上し，予測根拠として老年症候群の原因である可能性の高い薬剤の薬効分類番号を確認できた．
