「わたしにはどの治療薬が最適？」「僕はどんな合併症になりやすいの？」 これらが分かるようになるかもしれない糖尿病の新しい分類について、 島袋充生先生に解説していただきました。

島袋 充生

しまぶくろ みちお

福島県立医科大学糖尿病内分泌代謝内科学講座 教授

この記事の内容

はじめに

糖尿病をもつ方は、糖尿病の発症様式（発症時の症状の有無、急性か緩徐か）、リスク因子（糖尿病の起こり方に影響を与える因子、年齢、肥満や痩せなど）、病態（インスリン低下、あるいはインスリン作用の不足かなど）、合併症や併存症の起こり方（神経症、腎臓病、眼症、心臓血管病、がんなど）、治療反応性（血糖降下薬の効きやすさ）などが個々に異なるため、これらすべてを考慮しながら最適な医療を行うことが望まれます。これを糖尿病の個別化医療と呼びます（1）。

糖尿病を複数のグループに分類して、それぞれに適切な治療を適用する方法もあります。その方法の一つに、クラスター分類があります。クラスター（cluster）とは、人工知能の手法、機械学習で用いられる用語で、群れ、固まりを指します（「大辞林」三省堂）。クラスターは、データの数学的類似性に基づいてグループ分けがされるもので、既存の分類と異なる視点で個人や問題を細分化してアプローチができるため、医療分野でも注目されています。

本稿では、糖尿病のクラスター分類の日常診療における

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