Forecasting Maternal Mortality in Sub-Saharan Africa to 2035: Evidence from the Global Burden of Disease 2023 Study
Global Burden of Disease 2023のデータを用いた本研究は、古典的な統計モデル（ARIMAおよびHolt法）が、サハラ以南アフリカにおける妊産婦死亡率の予測において機械学習やディープラーニングのアプローチを上回る性能を示し、2035年までに出生10万人当たり313.0件まで減少すると予測しているものの、依然としてSDG 3.1の目標には大幅に届かないことを実証している。
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毎年、妊娠や出産に関連する原因によって数千人の女性が亡くなっており、この悲劇は世界の健康における不平等の最も顕著な指標の一つであり続けています。世界はこの数十年間で着実な進歩を遂げ、これらの死を大幅に減少させてきましたが、その負担は依然としてサブサハラアフリカ地域に最も重くのしかかっています。この地域がどこに向かっているのかを理解するために、科学者は将来の傾向を予測するために歴史的データに依拠しています。このプロセスは、政策立案者がどこに資源を送り、どれほど緊急に行動すべきかを決定するのに役立ちます。長年、研究者たちはこれらの予測を行うために標準的な統計ツールを使用してきましたが、近年では、機械学習やディープラーニングとして知られる強力なコンピュータプログラムの新しい波が、従来のメソッドが見逃してしまうかもしれない複雑なパターンを見つけ出すことを約束しています。医学界が直面している問いは、利用可能なデータが数十年間の年次記録に限られている場合において、これらの洗練されたデジタルツールが、確立されたより単純な手法よりも実際に将来の母体健康をより良く予測できるのかどうかということです。
エチオピアのデブレ・マルコス大学の研究者は、最新かつ最も包括的な利用可能なデータに対して8つの異なる予測手法をテストすることで、この問いに答えるべく取り組みました。世界中の健康アウトカムを追跡している「グローバル・バーデン・オブ・ディジーズ（疾病負荷）2023」研究による妊産婦死亡率の推計値を用いて、研究者は1980年から2023年までの44年間にわたるサブサハラアフリカ全域のデータを収集しました。このデータセットは、出生10万人あたりの死亡数が1980年の674.5から2023年には396.2に減少したことを示しています。どの手法が最も効果的であるかを確認するために、研究者は単にコンピュータに推測させたのではなく、「ウォークフォワード検証」と呼ばれる厳格なテスト戦略を用いました。このアプローチは、過去のデータでモデルを学習させ、次の1年を予測させ、それが正しいかどうかを確認し、そしてモデルが直近10年間の履歴に対してテストされるまで、このプロセスを1年ごとに繰り返すという、実世界の予測を模倣したものです。
結果は、新しい、より複雑なテクノロジーが常に優れた答えをもたらすと想定する多くの人々にとって驚くべきものでした。研究によれば、データのシーケンスから学習するように設計された一種のニューラルネットワークを含む、最も高度な機械学習およびディープラーニングモデルは、振る舞いが芳しくありませんでした。実際、最も洗練されたディープラーニングモデルは、予測がランダムな推測とほとんど変わらないほどひどく失敗し、実際の傾向から大幅に外れた予測を行いました。対照的に、最も優れた成績を収めたのは、数十年にわたり使用されてきた古典的な統計手法でした。ARIMAと呼ばれる手法と、Holtの減衰トレンド指数平滑法と呼ばれるもう一つの手法は、どちらもほぼ同一で非常に正確な結果を出しました。これらの伝統的な手法は、妊産婦死亡の減少速度の鈍化をうまく捉えましたが、複雑なアルゴリズムはデータの特定の形状に適応することに苦戦しました。この研究は、機械学習がこの種の健康予測において自動的に優れているという考えを明確に否定しており、短期間の年次時系列データでデータポイントが限られている場合、より単純な統計モデルの方がはるかに信頼できることを実証しています。
最も優れたパフォーマンスを示した伝統的なモデルを用いて、研究者は妊産婦死亡率を2035年まで前方投影しました。予測によれば、死亡数は引き続き減少するものの、その改善のペースは、出生10万人あたり70人未満を目指す世界の持続可能な開発目標（SDGs）を満たすには十分ではありません。2030年までに比率は約344.7となり、2035年までには313.0に達すると予測されています。この継続的な進展があったとしても、この地域は目標値よりも約5倍高い水準に留まると予測されており、現在の軌道では、今後10年間でその格差を埋めるには不十分であることを示しています。研究は、統計的な傾向だけでは目標達成が困難であることを示唆しており、前進するためには加速的な行動が急務であると結論付けています。さらに、本研究は将来の研究に向けた重要な教訓を提供しています。すなわち、予測ツールの選択は、その評判や複雑さに基づくのではなく、手元にあるデータに特化した経験的なテストに基づくべきであり、最も強力なアルゴリズムであっても、必要なパターンを教えるのに十分なデータセットが小さすぎる場合には失敗し得るということです。
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