AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-24
機械学習で川崎病の診断と予後を予測するWebアプリケーション
原題: A machine learning-based web application aids Kawasaki disease diagnosis and predicts its outcomes
川崎病は静脈内免疫グロブリン（IVIG）による速やかな治療が行われないと、IVIG不応や動脈瘤を生じるおそれがある。628例の川崎病と155例の類似症例のデータを用いて、川崎病の診断、IVIG不応、動脈瘤形成を予測する機械学習モデルを開発し、病日4日目にはいずれのAUCも0.7を超え、病日5日目には川崎病診断の陽性的中率が90%を超えた。これらのモデルはWebベースのアプリケーションとして実装され、資源が限られた環境と豊富な環境の両方で、早期診断とリスク層別化を可能にするとされる。