機械学習を用いたICU死亡率・在院日数予測アルゴリズムの研究がScientific Reports誌に掲載されました

chibaueccm

特任助教の岩瀨です。
私の執筆した“Prediction algorithm for ICU mortality and length of stay using machine learning”が、Scientific Reports誌に掲載されましたので紹介致します。
https://www.nature.com/articles/s41598-022-17091-5

膨大なデータが収集されるICUは機械学習を適用するに良い環境であり、また予後予測やリスク因子の把握は適切な臨床意思決定や医療資源の配分につながると考えられます。そこで、当施設のデータを用いて機械学習による「ICU内転帰」「1週間以内の生存退室」「2週間超の生存退室」の予後予測アルゴリズム確立とその精度の検証、さらにはクラスタリング分析を併用した死亡リスク因子の解明を目的に本研究を行いました。

本研究により、ICU患者の転帰・在室日数予測は機械学習により高精度に行えることが確認できました。また、lactate dehydrogenase (LDH)はICU患者の予後予測に関する重要因子であるとともに、死亡リスクに基づくICU患者のクラスタリングに寄与する因子であることが明らかとなりました。

臨床、研究の両面で人工知能の活用が有効な場面は医学においても多くあります。今後もより良い集中治療につながる研究に努めたいと思います。

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