肝硬変における入院患者死亡率予後のランダムフォレストAIモデル

ドラッグスリブをフォローしてください

by elana gotkine healthdayレポーター

via HealthDay

2025年7月24日木曜日 - 肝硬変の入院患者の場合、胃腸科で7月23日に公開されたオンラインで公開された研究によると、ランダムフォレスト（RF）分析を使用した機械学習（ML）モデルを使用した機械学習（ML）モデルは入院死亡率の予測に優れています。世界的に肝硬変の入院患者を登録したコホートの死亡率。入場日データを使用して、入院患者の死亡率を予測しました。将来のクリアコホートには、115のセンターから肝硬変のある7,239人の入院患者が含まれていました。22.5、41、および34％は、低/低中所得国（LMIC）、中流諸国（UMIC）、および高所得国（HIC）にそれぞれ属していました。

全体で、患者の11.1％が病院で死亡しました。研究者は、RF（0.815）の曲線下（AUC）の下で最高の領域を発見しました。これは、パラメトリックロジスティック回帰およびラッソモデル（それぞれAUCS、0.774および0.787）よりも大幅に優れていました。 RFは、国の収入レベルに関係なく、ロジスティック回帰よりも優れたままでした（それぞれ、HIC、UMIC、およびL-LMICのAUC、0.806、0.867、および0.768）。外部検証は、28,670人の退役軍人のコホートで実施され、4％の入院死亡率がありました。クリアされた由来のRFモデルを使用して、AUCは0.859でした。

"公平なグローバル表現を持つこの機械学習モデルは、肝硬変で入院した患者の急速な予測に有益である可能性があります。」と著者は書いています。

抽象/フルテキスト（サブスクリプションまたは支払いが必要になる場合がある）医学記事は一般的な傾向を提供し、個人に関係しません。個々の要因は大きく異なる場合があります。個々のヘルスケアの決定については、常にパーソナライズされた医学的アドバイスを求めてください。

出典：HealthDay

投稿しました : 2025-07-25 06:00

続きを読む

免責事項

Drugslib.com によって提供される情報が正確であることを保証するためにあらゆる努力が払われています。 -日付、および完全ですが、その旨については保証されません。ここに含まれる医薬品情報は時間に敏感な場合があります。 Drugslib.com の情報は、米国の医療従事者および消費者による使用を目的として編集されているため、特に明記されていない限り、Drugslib.com は米国外での使用が適切であることを保証しません。 Drugslib.com の医薬品情報は、医薬品を推奨したり、患者を診断したり、治療法を推奨したりするものではありません。 Drugslib.com の医薬品情報は、認可を受けた医療従事者による患者のケアを支援すること、および/または医療の専門知識、スキル、知識、判断の代替ではなく補足としてこのサービスを閲覧している消費者にサービスを提供することを目的とした情報リソースです。

特定の薬物または薬物の組み合わせに対する警告がないことは、その薬物または薬物の組み合わせが特定の患者にとって安全、有効、または適切であることを示すものと決して解釈されるべきではありません。 Drugslib.com は、Drugslib.com が提供する情報を利用して管理される医療のいかなる側面についても責任を負いません。ここに含まれる情報は、考えられるすべての使用法、使用法、注意事項、警告、薬物相互作用、アレルギー反応、または副作用を網羅することを意図したものではありません。服用している薬について質問がある場合は、医師、看護師、または薬剤師に問い合わせてください。

人気のあるキーワード