川崎病は主に乳幼児が罹患する急性発熱疾患で、標準治療は免疫グロブリン（IVIG）療法である。患児の15～20%程に初回IVIG不応が認められることから、治療の層別化のために群馬スコア（全7項目、5点以上で高リスク、Circulation 2006; 113: 2606-2612）などの予測スコアが開発、実用されているが、IVIG不応の性差について検討した研究は少ない。昭和医科大学横浜市北部病院こどもセンター講師の渡邊佳孝氏、同センターセンター長／同大学小児科学講座教授の池田裕一氏らの研究グループが、自施設の入院患児データを用いて機械学習（AI）による予測スコアを作成。その結果、「川崎病の臨床像において、性差がある可能性が示唆された」と第128回日本小児科学会（4月18～20日）で報告した。