▼クリックで抄録を表示

【目的】
医師や診療科の地域格差を解決するために、AIによる稀少疾患の診断支援の開発が進められている。そこで血液検査所見のみにより、IgG4関連疾患の診断が可能か、機械学習を用いて検討を行った。
【方法】
東京大学、京都大学、金沢大学、信州大学、札幌医科大学の各大学病院を受診したIgG4関連疾患症例と鑑別が必要な疾患症例を対象とした。初診時の基礎データ（受診時年齢、性別）及び血液検査所見の29項目を使用し、決定木法及びランダムフォレスト法によるアルゴリズムを作成し、それらの精度を検証した。
【結果】
決定木及びランダムフォレスト法ともに、IgG4関連疾患の診断アルゴリズムの精度は良好であった。
【結論】
今回、多施設共同にて機械学習に基づくIgG4関連疾患の診断予測を試みた。今回の解析結果から、AI導入によりリウマチ性疾患の診断に対する地域格差を解決できる可能性が示唆された。