アレルギー領域へのAI の応用は（アレルギー領域に限らないが），大きく2 つの役割を担うものと思われる。1 つ目は，初学者がエキスパートの診断に機械の力を使うことでできる限り近づくというもの。もう1 つは，エキスパートが，ビッグデータ解析に代表されるようなに基づき，人間による解析では導き出せないの把握するデータ量では及ばない領域（疾患構造の提示想起，人間には思いつかない解などようなもの）を与えるに辿り着くというものである。 本特集では医師が親しんでいる臨床統計と深層学習の関係をわかりやすく解説した導入部分から，人工知能が遺伝子や脳のシステムとどのような類似点，相違点があるかを進行中の大規模研究・プロジェクトの紹介によって解説し，さらには「まだ研究がなされていないものの，このテーマに機械学習・深層学習の技術を適応したらきっと面白い⁉」と思われるようなニッチなテーマの可能性，一臨床医の立場から，アレルギー診療に導入した試みについてご紹介して未来を考える。 序 1．深層学習の理論の解説：統計学の回帰との対比 鎌谷 直之 2．ハードとソフトウェアの解説　　　　　　　　　　　　　 田中 順治 3．呼吸器内科　呼吸器領域：喘息への応用 冨田 桂公 4. 人工知能技術を用いたがんに関する解析 高橋　 慧・高橋 雅道 5．腎臓病関係　　　　　　　　　　　　　　　 東京女子医科大学血液浄化療法科　岩藤 和広 6．脳腫瘍関係 高橋　 慧・高橋 雅道 7．心電図を含めた循環器領域 佐野 元昭 8．人工知能 （AI） を用いたアレルギー性結膜炎画像診断アプリケーションの開発 猪俣 武範 9．臨床現場で、一般臨床医が機械学習を利活用する事例 國吉 保孝 総説： Mast cell activation syndrome の概念の拡がり 福永　 淳 　 【連載】 ・アレルギー診療をこれから始める3 松根 彰志 ・シリーズIgE 3　抗IgE 抗体のメカニズム　後編 安藤 智暁 ・コロナ禍におけるオンライン診療3 柳 裕一郎