臨床研究において、データをどのように解析し、結果をどのように解釈するかは、研究の質を左右する重要なポイントである。私たちの研究チームでは、災害後という、あらかじめ詳細な研究プロトコルを定めることが難しい状況で収集されたデータを扱うことが多い。そのため、データの不ぞろいや欠損、背景の多様性などにより、解析や解釈に悩まされることも少なくない。そこで本稿では、災害後の臨床データをどのように捉え、活用しているのかについて、「ブラックボックス」ともいわれる機械学習を用いた私たちの取り組みを紹介する。〔BMJ Open 2023; 13: e067536、Sci Rep 2024; 14: 2946、J Radiat Res 2024; 65(Supplement_1): i106-i116 〕