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J-GLOBAL ID:202202227848544066   整理番号:22A0475761

慢性B型肝炎患者の韓国人および白人患者における肝細胞癌リスクを予測するための人工知能モデル【JST・京大機械翻訳】

An artificial intelligence model to predict hepatocellular carcinoma risk in Korean and Caucasian patients with chronic hepatitis B
著者 (39件):
資料名:
巻: 76  号:ページ: 311-318  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0278C  ISSN: 0168-8278  CODEN: JOHEEC  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)
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慢性B型肝炎(CHB)患者における肝細胞癌(HCC)のリスクを予測するいくつかのモデルが最近開発されている。本研究の目的は,HCCリスクの人工知能支援予測モデルを開発し,検証することであった。勾配ブーストマシン(GBM)アルゴリズムを用いて,韓国の4病院からエンテカビルまたはテノホビル療法を受けたCHB患者6,051人を用いてモデルを開発した。2つの外部検証コホートを独立して確立した:韓国人(韓国人5人,韓国センター14人)および白人(11人の西中心からの1,640人)のPAGE-Bコホート。主要転帰はHCC発生であった。誘導コホートと2つの検証コホートにおいて,肝硬変はベースラインで患者の26.9%~50.2%に存在した。ベースラインで10のパラメータを用いたモデルを誘導し,良好な予測性能(c-指数0.79)を示した。このモデルは,韓国人(c指数0.79対0.64~0.74,すべてのp<0.001)および白人検証コホート(c指数0.81対0.57~0.79;すべてのp<0.05,修正PAGE-B,p=0.42)において,以前のモデル(PAGE-B,修正PAGE-B,REACH-BおよびCU-HCC)よりも有意に良い識別を示した。キャリブレーションプロットは満足なキャリブレーション機能を示した。患者を4つのリスク群に分類したとき,最小リスク群(韓国コホートの11.2%と白人コホートの8.8%)は,8年間の追跡調査の間,HCCの0.5%未満のリスクを持った。このGBMベースのモデルは,エンテカビルまたはテノホビルで治療したCHBの韓国人および白人患者におけるHCCリスクに対する最良の予測力を提供する。慢性B型肝炎患者における肝細胞癌(HCC)のリスクを予測するためにリスクスコアを開発した。慢性B型肝炎の13,508の抗ウイルス治療患者における機械学習アルゴリズムを用いた新しいリスク予測モデルを開発し,検証した。10の共通ベースライン特性に基づく著者らの新しいモデルは,以前のリスクスコアと比較して,リスク層化において優れた性能を示した。本モデルはまた,HCC発症の最少リスクの患者のグループを同定し,より集中的なHCCサーベイランスのために指示できた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (4件):
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消化器疾患の薬物療法  ,  抗ウイルス薬の臨床への応用  ,  消化器の疾患  ,  消化器の腫よう 

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