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J-GLOBAL ID：201702227433292338   整理番号：17A0323650

慢性リンパ球性白血病意思決定問題のための臨床予後変数の解析【Powered by NICT】

Analysis of clinical prognostic variables for Chronic Lymphocytic Leukemia decision-making problems

著者 (9件)： deAndres-Galiana Enrique J. (Department of Mathematics, University of Oviedo, Spain) ,  deAndres-Galiana Enrique J. (Artificial Intelligence Center, University of Oviedo, Spain) ,  Fernandez-Martinez Juan L. (Department of Mathematics, University of Oviedo, Spain) ,  Luaces Oscar (Artificial Intelligence Center, University of Oviedo, Spain) ,  del Coz Juan J. (Artificial Intelligence Center, University of Oviedo, Spain) ,  Huergo-Zapico Leticia (Instituto Universitario Oncologico del Principado de Asturias (IUOPA), University of Oviedo, Spain) ,  Acebes-Huerta Andrea (Instituto Universitario Oncologico del Principado de Asturias (IUOPA), University of Oviedo, Spain) ,  Gonzalez Segundo (Instituto Universitario Oncologico del Principado de Asturias (IUOPA), University of Oviedo, Spain) ,  Gonzalez-Rodriguez Ana P. (Hematology Department, Hospital Central de Asturias, Oviedo, Spain)
資料名： Journal of Biomedical Informatics  (Journal of Biomedical Informatics)
巻： 60  ページ： 342-351  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0827A  ISSN： 1532-0464  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 慢性リンパ球性白血病(CLL)は高度に不均一な臨床経過を有する疾患である。鍵となる目標は,疾患進行のハイリスク患者の予測,以前のまたはより強い治療から利益を得ることができる。本研究では,CLLに関連する異なる問題における彼らの決定において医師を支援する機械学習法に基づく簡単な方法論を導入した。臨床データは病院Cabuenes(Asturias,スペイン)における1997年から2007年のCLLと診断された白人265のコホートの遡及的研究に属している。化学療法治療の必要性と自己免疫疾患の発症を予測するための最も識別予後変数の最短リストを見出すために適用した機械学習法。自己免疫疾患発生は非常に高い精度(>90%)で予測した。自己免疫疾患開発は現在,CLLの予測できない重篤な合併症。化学療法処理は,より低い精度(80%)で予測した。リスク分析は,偽陽性と偽陰性の数は良くバランスがとれていた。著者らの研究は,血小板,網状赤血球とナチュラルキラーの特性に関連した予後変数の重要性,自己免疫疾患の発症の自己免疫性溶血性貧血および免疫性血小板減少症の主な標的である,また,化学療法の必要性を予測するための現在の予後マーカーにより考慮しないCLL患者の免疫特性に関連したいくつかの臨床変数の関連性を強調した。その単純性のために,この方法論は,スプレッドシートで実行することができた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 医師 ,  リスク分析 ,  スペイン ,  薬物療法 ,  機械学習 ,  患者 ,  自己免疫性溶血性貧血 ,  *意思決定 ,  母集団 ,  自己免疫病 ,  病院 ,  血小板
準シソーラス用語： 後向き研究 ,  臨床データ ,  *慢性リンパ性白血病 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 慢性リンパ球性白血病 ,  化学療法治療 ,  自己免疫疾患開発 ,  機械学習

分類 (3件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 慢性リンパ球性白血病 ,  意思 ,  決定問題 ,  臨床 ,  予後 ,  変数 ,  解析