東京大学の小池和彦名誉教授らの研究グループは２１日、Ｃ型肝炎ウィルス（ＨＣＶ）駆除後の肝がん発症リスクを患者毎に定量化する人工知能（ＡＩ）モデルを開発し、診療で使用可能なＷｅｂアプリとして公開したと発表した。患者ごとの発がんリスクに対応した診療につながる可能性がある。

研究では、ＨＣＶ除後の肝がん発症に関する多施設研究グループであるＳＭＡＲＴ－Ｃグループに登録された、１７４２人の患者情報を用いて機械学習モデルを構築。ＨＣＶ駆除を達成した時点における患者背景情報（年齢・性別・ＢＭＩ）、糖尿病の有無、飲酒歴などの有無の情報を抽出した。

これらのデータを元に、肝がん発症リスクを定量化する機械学習モデルを築き、大垣市民病院（岐阜県大垣市）に登録された９７７人の患者情報を用いてモデル精度の検証を実施。さまざまな疾患リスクの推定に用いられる「Ｃｏｘ比例ハザードモデル」やランダム・サバイバル・フォレスト（ＲＳＦ）など４種類の機械学習モデルを用いて発がん予測モデルを形成した。

計算式で表されるリスク評価法であるスコアリンスシステムの場合には、論文の中に計算式を掲載することで、実臨床においても診療医が計算機を用いてスコアを計算して活用することができる。が、機械学習モデルの場合には患者データをモデルに通すことで必要な情報が出力されるため、モデル自体にアクセスすることが必要。

そのために診療での活用が難しいという問題点があった。そこで今回の研究において、開発した機械学習モデルをＷｅｂアプリとして公開。これを活用することで、診療においても機械学習モデルを活用して、患者ごとの発がん確率を算出することが可能となった。

研究グループは「研究で開発された機械学習モデルを、公開されたＷｅｂアプリを通じて臨床現場で活用することで、ＨＣＶ駆除後の患者の発がんリスクの定量化が可能になり、患者ごとのリスクに応じた、新たな個別化診療への貢献が期待される」としている。