Patient stratification（患者層別化）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

患者層別化は、臨床データや実臨床データから、特徴の異なる患者群を見いだすために用いられます。資料のシステムでは、選択した特徴とクラスター数に基づいて機械学習で患者を分類し、個人の生物学的プロファイルと所属群との関連、各群に強く関連する疾患などの特徴を可視化します。これにより、標的治療に関係する指標の探索や、治験参加候補の検討を支援できます。ただし、得られるのは入力データに基づく分類や関連性であり、それだけで因果関係、診断、治療効果を確定するものではありません。

02 / IN PRACTICE

Patient stratificationの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

利用時は、対象データ、選択した特徴、クラスター数を確認し、表示された関連性を確定的な診断や治療判断として扱わず、追加の検証に用いることが重要です。