京都大学の古川壽亮教授、統計数理研究所野間久史教授らの研究チームは、スマートフォンを使った認知行動療法（CBT）アプリのレジリエント試験から得られたデータをもとに、人工知能（AI）が一人ひとりに合った治療法を提案する新しい仕組みを開発しました。
これを「個別最適化治療（POT）アルゴリズム」と呼びます。POTは、利用者の特徴（年齢、性別、性格、生育歴、CBTスキル、合併症、現在症など）や治療への初期の反応をもとに、その人に最も合う練習方法を選び、症状の改善を予測します。
AI個別最適化により、従来の方法よりも効果が平均で35％高くなり、特に従来の「平均的にベストの治療」が合わない人では64％も効果が上がることが分かりました。
この仕組みはすでに本研究で使う次期 Versionのレジトレ！ に搭載済みです。