　そこで今回、病態が類似する患者をグループ化する患者層別化技術を用いて、アメリカのユタ州とインディアナ州の電子カルテデータを横断的に分析可能にした。データを統合して患者を層別化し、それぞれのグループにおいて実施された治療薬の種類と効果の関係性をモデル化することで、複数施設のデータを基に、複数の治療薬を併用する症例数の少ない治療についても治療効果を予測できるようになった。

患者層別化技術による患者や治療効果のモデル化イメージ出所：日立製作所

　開発したAIは、体重、検査値、治療薬などの病態が類似する患者パターンを抽出して学習する。効果予測の性能を検証したところ、2剤以上を併用する治療でも、83％以上の患者に治療薬の選択支援が可能であることが示された。

　同AIにより、患者自身が処方薬の組み合わせごとの効能を確認し、医師と共に治療方針を検討できるようになる。患者の治療への積極的な取り組みやQoL向上につながることが期待される。

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