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J-GLOBAL ID：202202264848253438   整理番号：22A0857370

心不全における心臓死のモードを差別的に予測するための~123I-metaヨードベンジルグアニジンを用いた機械学習に基づくリスクモデル【JST・京大機械翻訳】

Machine learning-based risk model using ¹²³I-metaiodobenzylguanidine to differentially predict modes of cardiac death in heart failure

著者 (6件)： Nakajima Kenichi (Department of Functional Imaging and Artificial Intelligence, Kanazawa University Graduate School of Medicine, Kanazawa, Japan) ,  Nakata Tomoaki (Department of Cardiology, Hakodate-Goryoukaku Hospital, Hakodate, Japan) ,  Doi Takahiro (Department of Cardiology, Teine Keijinkai Hospital, Sapporo, Japan) ,  Tada Hayato (Department of Cardiology, Kanazawa University Hospital, Kanazawa, Japan) ,  Maruyama Koji (Wolfram Research Inc., Tokyo, Japan) ,  Maruyama Koji (Department of Chemistry and Materials Science, Osaka City University, Osaka, Japan)
資料名： Journal of Nuclear Cardiology  (Journal of Nuclear Cardiology)
巻： 29  号： 1  ページ： 190-201  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4635A  ISSN： 1071-3581  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:心臓交感神経機能不全は慢性心不全(CHF)患者における心臓死亡率と密接に関連する。生命を脅かす不整脈イベント(ArE)と心不全死亡(HFD)のリスクを差動的に予測するために,~123I-metaヨードベンジルグアニジン(MIBG)を組み込んだ機械学習の能力を分析した。方法と結果:CHFの2年転帰(n=526;年齢,66±14歳)の患者に基づいて,モデルを作成した。年齢,性別,NYHA機能クラス,左室駆出率および平面123I-MIBG心臓-縦隔比(HMR)を含む13変数を用いて,分類子を訓練した。ArEは,不整脈死と植込み型除細動器による適切な治療から成った。2年間のArEとHFDの確率を,適切な分類器に基づいて別々に計算した。HFDの確率は,どの変数が組み合わされたとき,HMRが減少すると有意に増加した。しかし,不整脈イベントの確率は,HMRが中間(NYHAクラスIIIの患者に対して1.5~2.0)であったときに最大であった。ArEの実際の率は,低-(≦11%)の患者で3%(10/379)と18%(27/147)であり,ArE(P<0.0001)の発症のリスクが高い(>11%)が,HFDのそれらは,HFD(P<0.0001)の低-(≦15%)と高-(>15%)リスクの患者で,2%(6/328)と49%(98/198)であった。結論:臨床変数と123I-MIBGを用いた機械学習に基づくリスクモデルは,心臓死の原因としてArEとHFDを異なって予測した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *心臓 ,  交感神経系 ,  *死 ,  不整脈 ,  *心不全 ,  患者 ,  機能障害 ,  縦隔 ,  *機械学習 ,  除細動器 ,  左室駆出率 ,  慢性心不全
準シソーラス用語： 植込み型除細動器 ,  *差別 ,  心臓交感神経 ,  分類子 ,  *心臓死 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リスク層化 ,  人工知能 ,  心臓死亡率 ,  神経イメージング ,  不整脈

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 心不全 ,  心臓死 ,  差別 ,  予測 ,  機械学習 ,  リスク ,  モデル