機械学習や深層学習の発展に伴い，医用画像を用いた治療結果予測に関する研究が急速に進展している．治療結果予測では予測アルゴリズムだけでなく，どのような情報を入力因子として利用するかという入力因子設計も重要である．本稿では，治療結果予測に用いられる入力因子を患者背景情報，臨床・検査情報，病理・遺伝子情報，画像情報に分類し，画像情報が入力因子設計に果たす役割について概説した．さらに，体外衝撃波結石破砕術（ESWL）における治療結果予測を例として，画像特徴量と患者背景情報を組み合わせた入力因子設計および説明可能な医用画像解析について紹介した．画像解析を入力因子設計という観点から捉えることは，予測性能の向上だけでなく，予測根拠の理解や説明可能な治療結果予測モデルの構築にも重要であると考えられる．
