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J-GLOBAL ID：202002261190619394   整理番号：20A1627066

中国人急性虚血性脳卒中患者における脳卒中関連肺炎を予測するための機械学習の使用【JST・京大機械翻訳】

Using machine learning to predict stroke-associated pneumonia in Chinese acute ischaemic stroke patients

著者 (16件)： Li X. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Li X. (Department of Clinical Pharmacology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Wu M. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Wu M. (Department of Pharmacy, Nanjing Drum Tower Hospital, Medical College of Nanjing University, Nanjing, China) ,  Sun C. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Sun C. (Department of Clinical Pharmacology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Zhao Z. (Department of Clinical Pharmacology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Wang F. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Wang F. (Department of Clinical Pharmacology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Zheng X. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Zheng X. (Department of Clinical Pharmacology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Ge W. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Ge W. (Department of Pharmacy, Nanjing Drum Tower Hospital, Medical College of Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhou J. (Department of Neurology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China) ,  Zou J. (School of Basic Medicine and Clinical Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China) ,  Zou J. (Department of Clinical Pharmacology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China)
資料名： European Journal of Neurology  (European Journal of Neurology)
巻： 27  号： 8  ページ： 1656-1663  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2569A  ISSN： 1351-5101  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景とPURPOSE:脳卒中関連肺炎(SAP)は,急性虚血発作(AIS)後の一般的で重症であるが予防可能な合併症である。SAPのリスクが高い患者の早期同定は特に必要である。しかし,以前の予測モデルは臨床診療で広く使用されていない。そこで,機械学習(ML)法を用いて中国人AIS患者におけるSAPを予測するモデルを開発した。方法:急性虚血脳卒中患者を,2016年9月~2019年11月の間に南京第1病院(中国)の国立先進脳卒中センターで前向きに収集し,データを訓練セットと試験セットにランダムに分割した。訓練セットによって,5つのMLモデル(規制によるロジスティック回帰,サポートベクターマシン,ランダムフォレスト分類装置,極端な勾配ブースティング(XGBoost)と完全接続深いニューラルネットワーク)を開発した。これらのモデルを,試験セットに関する受信者動作特性の曲線下面積によって評価した。また,著者らのモデルを,脳卒中前独立(修正Rankinスケール),性別,年齢,国立衛生研究所脳卒中尺度(ISAN)および肺炎予測(PNA)スコアと比較した。結果:合計3160人のAIS患者が最終的にこの後向き研究に含まれた。5つのMLモデルの中で,XGBoostモデルは最良であった。試験セットに関するXGBoostモデルの曲線下面積は,0.841(感度,81.0%;特異性,73.3%)であった。また,それはISANとPNAスコアより優れた性能を達成した。結論:この研究は,6つの共通変数を有するXGBoostモデルが,ISANおよびPNAスコアより最適に中国人AIS患者におけるSAPを予測できることを示した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分類装置 ,  ニューラルネットワーク ,  *肺炎 ,  *虚血 ,  *脳卒中 ,  発作 ,  合併症 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *機械学習 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  ブースティング ,  *虚血性脳卒中 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 虚血性脳卒中 ,  機械学習 ,  肺炎 ,  予測 ,  脳卒中関連肺炎

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 中国人 ,  急性虚血性脳卒中 ,  患者 ,  脳卒中 ,  肺炎 ,  予測 ,  機械学習