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J-GLOBAL ID：202102274284118812   整理番号：21A0384473

集中治療室における機械学習アルゴリズムを用いた脳出血患者の死亡率予測【JST・京大機械翻訳】

Mortality Prediction in Cerebral Hemorrhage Patients Using Machine Learning Algorithms in Intensive Care Units

著者 (17件)： Nie Ximing (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Nie Ximing (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Cai Yuan (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Cai Yuan (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Cai Yuan (Department of Medicine and Therapeutics, Prince of Wales Hospital, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China) ,  Liu Jingyi (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Liu Jingyi (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Liu Xiran (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Liu Xiran (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Zhao Jiahui (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Zhao Jiahui (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Yang Zhonghua (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Yang Zhonghua (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Wen Miao (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Wen Miao (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China) ,  Liu Liping (Department of Neurology, Beijing Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China) ,  Liu Liping (China National Clinical Research Center for Neurological Diseases, Beijing, China)
資料名： Frontiers in Neurology (Web)  (Frontiers in Neurology (Web))
巻： 11  ページ： 610531  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7085A  ISSN： 1664-2295  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:この研究は,機械学習アルゴリズムが,臨床診療で集中治療室で脳出血のある患者に対し,他のスコアリングシステムと比較し,最適な初期死亡予測方法を提供できるかを検討した。方法:2008年から2012年の間に,集中治療III(MIMIC-III)データベースから,MetaVisionシステムでモニターし集中治療室に入院したすべての脳出血患者を本研究に登録した。機械学習アルゴリズムに基づく予測病院死亡率の較正,識別およびリスク分類を評価した。主要転帰は病院死亡率であった。モデル性能を,精度と受信者動作特性曲線分析で評価した。結果:MIMICデータベース[平均年齢68.2歳(SD,±15.5)]から登録された脳出血患者760名のうち,383名(50.4%)が病院で死亡し,377名(49.6%)が生存した。6つの機械学習アルゴリズムの受信者動作特性曲線(AUC)の下の面積は,0.600(最近傍),0.617(決定木),0.655(神経網),0.671(AdaBoost),0.819(ランダム森林),および0.725(gcForest)であった。AUCは,急性生理学および慢性健康評価IIスコアに対して0.423であった。ランダム森林は,最大のAUCと同様に最高の特異性と精度を有し,院内死亡率を予測する最良の能力を示した。結論:本研究における従来のスコアリングシステムおよび他の5つの機械学習アルゴリズムと比較して,ランダムフォレストアルゴリズムは集中治療室における脳出血患者の院内死亡率の予測においてより良い性能を有し,従って,ランダムフォレストアルゴリズムに関して更なる研究を行うべきである。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *アルゴリズム ,  データベース ,  *死 ,  *死亡率 ,  ディシジョンツリー ,  *ICU【医療】 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  *脳出血
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  *集中治療 ,  AdaBoost ,  特異性 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳内出血 ,  機械学習 ,  死亡率予測 ,  ICU ,  模倣体

分類 (1件)： 神経系の疾患  (GN03000O)

引用文献 (29件)：

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タイトルに関連する用語 (7件)： 集中治療室 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  脳出血 ,  患者 ,  死亡率 ,  予測