高血圧で個人の治療効果予測機械学習モデル応用京大など手法開発 - 科学新聞

井上浩輔特定准教授

発症リスクの高い人ではなく、治療効果の高い人を選別することができれば、全体として大きな治療効果が得られ、リスクが高くても効果が低いと推定される人は、別の治療法を選択することができる。京都大学大学院医学研究科・白眉センターの井上浩輔特定准教授、カリフォルニア大学ロサンゼルス校（ＵＣＬＡ）の津川友介准教授、スタンフォード大学のスーザン・エイシー教授らの研究グループは、最先端の機械学習モデルを応用することで、高血圧治療で効果の高い人を特定する手法を開発した。井上特定准教授は「今回は高血圧治療について、一人ひとりの治療効果を予測できることを示したが、同じコンセプトで他の治療にも適用できる。将来的にプログラム医療機器などの開発につなげたい」と話す。

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