喘息患者のアトピー分類に人工電子鼻の検出能が有用

成人および小児の喘息患者601例、就学前の喘鳴患者54例を対象に、新たなポイントオブケアツール、人工電子鼻（eNose）で測定した呼気プロファイルでアトピーの有無を識別できるか検討した。患者のアトピー率は68.2％だった。 その結果、呼気中の揮発性有機化合物（VOC）の特徴に基づく3種の機械学習モデルを用いた教師あり機械学習で、アトピー識別の受信者動作特性曲線下面積（AUC-ROC）は訓練データセット0.84以上、検証データセット0.72以上だった。ベイジアンネットワークを用いた教師なし解析で、アトピーを予測する呼気プロファイルは他の患者特性との交絡がないことが分かった。 ...