次世代の高血圧診療、個別化で効果5倍
「高ベネフィット・アプローチ」
近年急速な発展を遂げている機械学習を応用することで、個人レベルでの治療効果の推定が可能になった。京都大学大学院国際保健学講座社会疫学特定准教授の井上浩輔氏らは、高血圧診療における次世代の個別化治療を確立するため、機械学習を応用した個人レベルの降圧治療効果予測モデルを開発。治療効果が高いと予測される集団への介入（高ベネフィット・アプローチ）の有用性を、従来の心血管疾患（CVD）高リスク集団をターゲットとした介入（高リスク・アプローチ）と比較検討した。その結果、高ベネフィット・アプローチでは患者集団全体で享受できる治療効果が約5倍と大きかったことを、Int J Epidemiol（2023年4月4日オンライン版）に発表した。
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