機械学習によるIgA腎症診断

Machine learning-based diagnosis of IgA nephropathy

はじめに

　IgA腎症は，世界で最も頻度の高い糸球体腎炎の1つであり，診断後20年以内に30～40％が末期腎不全へ進行する重要な疾患である。確定診断には腎生検が必要であるが，侵襲的手技であり，出血などの合併症のリスクを伴う。また熟練病理医の不足も課題で，診断の遅れや見落としが生じるおそれがある。こうした背景から，機械学習を活用した非侵襲的なIgA腎症の診断予測の取り組み^1）や，病理診断を自動化する研究^2）が近年活発化している（表）。