脳卒中予測アルゴリズムの論文がScientific Reports誌に掲載されました!

chibaueccm

大学院生の林です.今回,自身が執筆した論文” A prehospital diagnostic algorithm
for strokes using machine learning: a prospective observational study”が
Scientific Reports誌に掲載されましたので紹介します.

https://doi.org/10.1038/s41598-021-99828-2

脳卒中は,特に脳梗塞における血栓溶解療法や血管内治療の進歩により治療成績が向上しています.
しかしこれら超急性期治療には時間的制約があり,適切かつ迅速な救急搬送による早期治療開始が重要です.
そのためこれまで様々な脳卒中スケールが開発されてきましたが,その予測精度にはいまだ改善の余地があり,私たちは千葉市消防局,千葉市内12医療機関と共同で本研究を行いました.

救急隊員が脳卒中を疑った1446例を対象に,機械学習を用いて脳卒中予測診断を行ったところ,eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)という機械学習アルゴリズムがarea under the receiver operating curve(AUROC) 0.980と最も高精度に脳卒中を予測しました.
またXGBoostは脳卒中のサブカテゴリーも同様に,AUROCが主幹動脈閉塞を伴う/伴わない脳梗塞 0.898/0.882、脳出血 0.866、くも膜下出血 0.926と高精度に予測しました.

この結果を元に,現在予測診断アプリケーション開発を進めており,より適切かつ迅速な対応可能施設への搬送と早期治療開始に貢献したいと考えています.

20220121脳卒中予測アルゴリズム
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