京都大学の新井康之助教らは、白血病や悪性リンパ種などの患者が骨髄移植を受ける際の合併症を起こすリスクを事前に予測する手法を開発した。人工知能(AI)で、移植前に急性の移植片対宿主病が起こる確率を割り出す。企業と協力し、2022年～2023年に実用化を目指す。

日本造血細胞移植学会が持つ骨髄移植データ約2万6000件を使った。機械学習で分析。移植後100日以内の急性の移植片対宿主病の発生確率を約25～60％の5段階で示せたという。