機械学習を用いた川崎病における新たな免疫グロブリン静注(IVIG)療法不応予測

山梨大学医学部小児科学講座の須長祐人臨床助教と犬飼岳史教授らと、千葉大学大学院医学研究院人工知能（AI）医学/理化学研究所の川上英良教授らの研究グループは、山梨県内の小児入院施設を中心に構成される山梨川崎病研究グループ(代表：長谷部洋平 山梨大学小児科学講座 特任助教)の協力により収集した2010年から2020年の川崎病臨床データから機械学習を用いてIVIG不応予測を行いました。またその機械学習の結果を踏まえて、臨床応用が可能で簡便な新たなスコアを作成いたしました。本研究の成果は、Springer Nature出版の Clinical Rheumatologyに、1月11日付けでオンライン掲載されました。

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