2型糖尿病の心不全リスク予測する機械学習モデルを開発

ACCORD試験に登録した2型糖尿病患者8756例を対象に、心不全リスクを予測する新たな機械学習モデルを開発、検証した。 ランダム・サバイバル・フォレスト法、ノンパラメトリック決定木法などを用いて5年心不全発生の予測因子を特定し、WATCH-DMリスクスコアが作成された。スコアが1増加すると5年以内の心不全相対リスクが24％高くなった。5年間の累積心不全発生は、五分位の1で1.1％（リスクスコア7以上）から5の17.4％（同スコア14以下）まで段階的に増加した。ALLHAT試験コホートを用いた外部検証では良好な識別能、許容可能な較正およびリスク層別化に良好な成績が得られた。 ...