AI個別最適化スマートフォン認知行動療法を開発―治療効果35%向上：大規模臨床試験で有効性を確認―

　古川壽亮 成長戦略本部特定教授、田近亜蘭 医学研究科准教授、豊本莉恵 同特定助教、野間久史 統計数理研究所教授らの研究グループは、日本で行われた世界最大規模のスマートフォン認知行動療法（CBT）試験（RESiLIENT試験、4,469人参加）のデータに基づき、どういう人にどの認知行動スキルが有効かをAIにより解析し、個人ごとに最適な治療を推奨し介入効果を高める「個別最適化治療（POT）アルゴリズム」を開発しました。

　POTアルゴリズムは、ベースライン情報や早期の治療反応から26週時点での抑うつ症状の改善を予測し、各参加者に最適なCBTスキルまたはその組み合わせを推奨します。シミュレーションでは、POTによる介入は、対照群と比較して抑うつスコアを−1.41点改善させました。これは、グループ平均で最も効果的だった治療と比較して35%効果が高く、特にグループ平均ではベストとされた治療が最適ではない人々では、その人にマッチした個別最適化介入を受けることで64%の効果増が得られました。

　このPOTアルゴリズムはスマートフォンアプリへの実装が可能で、個人の強みや弱みを特定することで推奨理由を説明できるため、臨床的価値が期待されます。ただし、その効果を確認するためには、独立した新たなランダム化臨床試験が不可欠です。

　本研究成果は、2025年8月20日に、国際学術誌「npj Digital Medicine」にオンライン掲載されました。