京都大学らは、造血幹細胞移植の一元管理プラグラムに登録された 18,763 人のデータを用いて、人工知能の一種である畳み込みニューラルネットワークを活用して、HSCT 後の急性 GVHD 発症リスクを予測するモデルを開発した。 https://www.kyoto-u.ac.jp/sites/default/files/2023-05/2305_Arai_ComMedic_relj2_web-381c01caea76b4b9b7e36ec2d8bf8900.pdf