概要

本リポジトリは「IoTベースの医療保険管理システム（TabNetを用いた深層学習）」を標榜するプロジェクトで、センサーが取得する生体・行動データなどの時系列・表形式データを用いて、被保険者のリスクや医療費を予測することを目的としています。TabNetのようなタブularデータに強く、かつ説明可能性を持つモデルを採用することで、予測精度だけでなくモデルが何を基に判断したかを可視化し、保険料算定や不正検出、コスト予測への応用を想定しています。現状のリポジトリはREADMEと提案書（ドキュメント）を含む簡易な構成ですが、設計思想や導入想定が示されています。（約300字）

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 2
ファイル数: 2
メインの言語: 未指定

主な特徴

IoTセンサーデータを用いた医療・保険分野への応用提案
TabNetを用いたタブラー予測モデルで説明可能性を重視
リスク・コスト予測を保険料算定や請求検証に活用する想定
研究提案書（ドキュメント）とREADMEによる構想提示

技術的なポイント

本プロジェクトで注目すべき技術的ポイントは、IoTデータパイプラインとTabNetの組み合わせにある。IoT側ではウェアラブルや医療機器からの生体情報（心拍、活動量、睡眠、体温など）や環境データを収集し、ゲートウェイで集約・前処理（ノイズ除去、欠損補完、時系列サンプリング）を行うことが想定される。前処理後の特徴量は数値・カテゴリ混在のタブラー形式になり、ここでTabNetが有利になる。TabNetは特徴選択のためのマスク機構を持ち、学習中にどの特徴を参照したかを可視化できるため、保険料決定やリスク評価に求められる説明可能性（どの要因がリスクに寄与したか）を提供できる。また、モデル学習はクラウド上で行い、軽量化や蒸留、オンデバイス推論を経てエッジでのリアルタイム判定を行うワークフローが考えられる。データプライバシー（個人識別情報の非可逆化、差分プライバシーやフェデレーテッドラーニングの検討）やセキュリティ（デバイス認証、通信の暗号化）も実運用では重要になる。評価指標はリスク分類ならAUC/F1、コスト予測ならMAE/RMSEが妥当で、モデルのバイアス評価やサブグループの性能差も保険用途では必須の検討項目である。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
SUHA TPPIC.docx: file

現状は設計・提案フェーズの文書が中心で、実装用のコードやデータセットは含まれていません。今後の発展としては、データ収集エージェント（IoT）・データレイク・前処理スクリプト・学習コード（TabNetの実装）・APIサーバ・ダッシュボードなどを追加することが考えられます。

まとめ

IoTデータと説明可能なTabNetを組み合わせた医療保険向け予測提案で、実装拡張の余地が大きいプロジェクトです。（約50字）

リポジトリ情報：

名前: iot-based-healthcare-insurance-system-using-deep-learning1
説明: An IoT-based healthcare insurance management system using deep learning (TabNet) for accurate, transparent risk and cost prediction.
スター数: 1
言語: null
URL: https://github.com/suha78571-eng/iot-based-healthcare-insurance-system-using-deep-learning1
オーナー: suha78571-eng
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/248336327?v=4

READMEの抜粋：

iot-based-healthcare-insurance-system-using-deep-learning1

An IoT-based healthcare insurance management system using deep learning (TabNet) for accurate, transparent risk and cost prediction. …

IoTベースの医療保険管理システム（深層学習／TabNet）