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  • 心不全予後の予測アルゴリズム

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  • 2018年07月06日

今般、UCLAの研究チームは、心不全後の生存や平均余命、心臓移植の適応についてより正確に予測できるアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、心臓移植にあたってより個別的な評価を可能にし、限られた医療資源のより有効な活用を通じて潜在的な医療費削減を可能にする。
 
 
開発チームが「Trees of Predictors」と呼ぶこのアルゴリズムは、機械学習、すなわち時間経過とともに新たなデータから効果的に学習する仕組み、を活用している。関連する53のデータポイント(年齢、性別、BMI、血液型、血液化学等)を考慮し、これらのうち、33はレシピエントまたは潜在的レシピエントに関するもの、14はドナーに関するもの、6は両方に関連するもの、である。
 
研究では、既存の臨床的リスク評価方法や他の機械学習方法と比較して、Trees of Predictors が移植後の生存予測を有意に改善することを示した。研究論文は、オープンアクセスジャーナル『PLOS One』に掲載された。
 
 
17-MAY-2018