AIで外来がん患者の短期死亡を予測

米国で外来がん患者のコホートを用いて、電子カルテを埋め込み180日死亡リスクをリアルタイムで予測する機械学習アルゴリズムの精度を検証。対象2万4582例中1022例（4.2％）が受診後180日以内に死亡した。 主要評価項目に規定した性能測定基準のROC曲線下面積（AUC）は0.89（95％CI 0.88-0.90）だった。死亡リスク閾値40％で高リスク例と低リスク例を分類すると、180日死亡率は高リスク群45.2％、低リスク群3.1％だった。アルゴリズムをEasternCooperative Oncology GroupおよびElixhauser併存疾患指数に基づく分類と統合すると、いずれも再分類の結果が良好だった（純再分類指標それぞれ0.09、95％CI 0.04-0.14、0.23、0.20-0.27）。 この記事に対する読者の皆さんからのコメントを募集しています。 （全てが表示されるものではありません。実名での回答になります。詳しくは投稿フォームをご確認ください。） 記事へのコメント投稿はこちら ...