機械学習モデルにより、乳幼児期にアトピー性皮膚炎と診断された小児における、中等症～重症持続型の喘息およびアレルギー性鼻炎の発症リスクを予測できるという研究結果が、「The Journal of Allergy and Clinical Immunology（JACI）」に4月17日掲載された。米カイザー・パーマネンテ南カリフォルニアのWansu Chen氏らは、3歳未満でアトピー性皮膚炎と診断された5～11歳の小児を対象に、中等症～重症持続型の喘息およびアレルギー性鼻炎の個別化リスクを予測する機械学習モデルを開発し、検証した。解析には、小児1万688人の電子カルテデータが用いられた。その結果、喘息予測モデルは高い識別能を示した（曲線下面積〔AUC〕は包括的モデルで0.893、簡略化モデルで0.892）。特異度95％の閾値において、包括的モデルの感度は40.4％、陽性的中率（PPV）は39.3％であり、簡略化モデルでは感度が36.2％、PPVが33.8％であった。一方で、アレルギー性鼻炎の予測モデルは中等度の性能を示した（AUCは包括的モデルで0.793、簡略化モデルで0.773）。特異度90％の閾値において、包括的モデルの感度は35.5％、PPVは72.7％であり、簡略化モデルでは感度が34.0％、PPVが69.2％であった。また、モデルは妥当な較正能を示し、特に最も高リスクの群において良好な一致が見られた。著者らは、「臨床ワークフローに予測ツールを組み込むことで、医療従事者がリスクの高い子どもを特定し、環境整備、アレルギー専門医による評価、予防的治療の早期開始といった介入を優先する上で役立つ可能性がある」と述べている。（HealthDay News 2026年4月24日） https://www.healthday.com/healthpro-news/allergies/machine-learning-predicts-asthma-risk-in-children-with-early-life-atopic-dermatitis Abstract/Full Texthttps://www.jacionline.org/article/S0091-6749(26)00261-7/abstract Copyright © 2026 HealthDay. All rights reserved.Photo Credit: Adobe Stock
