XGBoostアルゴリズムとロジスティック回帰を用いた日本人高齢者の血清ビタミンD値の予測　高齢者の25OHD値を予測するために、XGBoostアルゴリズムと予測モデルを確立した。対象は健康高齢者70名で、25OHDで不足・充足に分け、血液データ、1日の食事摂取項目を予測因子として、関連因子を検証した。その結果、BS,CH,LDL,Lipidが正の値で25OHD不全のリスクは減少、TG,TC,％Fatが負の値で25OHD不全のリスクが増大した。つまり脂肪摂取量と代謝は、25OHDの予測ツールになる。