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山口大学 研究シーズDiscovery Saga
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発表日:2025年8月24日
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AIで喘息における症状サブタイプを発見
―デジタルヘルス技術に基づき格差のない個別化医療を推進―
 山口大学大学院医学系研究科呼吸器・感染症内科学講座 濱田和希助教、松永和人教授、AIシステム医学・医療研究教育センター 浅井義之教授らの研究グループは、人工知能(AI)の一種である教師なし機械学習注1を用い、喘息患者の簡便な症状アンケート(PRO注2)を詳細に解析することで、これまで人の目では識別が困難だった5種類の症状サブタイプが存在することを発見しました。 それぞれの症状サブタイプは、治療標的となる特性(Treatable traits注3)である気流制限注4、2型気道炎症注5...
キーワード:高次元データ/ウェアラブル/ウェアラブルデバイス/類似度/AI/クラスタリング/モノのインターネット(IoT)/機械学習/人工知能(AI)/低次元/非線形/データ解析/データ構造/個別化治療/治療標的/リンパ球/死亡率/評価法/ヘルパーT細胞/喘息/Th2/T細胞/ステロイド/副作用/免疫細胞/PRO/アレルギー/コホート/サイトカイン/ヘルスケア/医療の質/感染症/個別化医療/生活の質/電子カルテ/臨床研究
他の関係分野:情報学数物系科学工学