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アレルギー・免疫 2018年2月号(Vol.25 No.2)

P24(166)~31(173)

特集 花粉症の基礎と臨床 アップデート

Ⅱ.舌下免疫療法の効果予測に向けた機械学習に基づいたデータ解析

大阪大学大学院医学系研究科ゲノム情報学共同研究講座特任教授 中谷明弘(Nakaya Akihiro)

                                                         
Summary

 スギ花粉症の舌下免疫療法の治療効果の有無を,治療前に計測した血中サイトカイン量を用いて予測する機械学習に基づいたデータ解析について紹介する。血中サイトカイン量のプロファイルの階層的クラスタリングの結果にも示される多因子的な背景が想定されるため,単独項目の血中サイトカイン量に設定した閾値による判定のみでは十分な治療効果の予測精度は得られない。複数項目の血中サイトカイン量に設定した閾値による判定結果の重み付き多数決によって治療効果の予測精度を向上させるアンサンブル学習と呼ばれる手法について紹介する。

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