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J-GLOBAL ID：202202286498276812   整理番号：22A0982044

機械学習は難治性の過活動膀胱治療応答のための正確な予後モデルを提供し,ヒト専門家への非提供者である【JST・京大機械翻訳】

Machine learning provides an accurate prognostication model for refractory overactive bladder treatment response and is noninferior to human experts

著者 (5件)： Werneburg Glenn T. (Department of Urology, Glickman Urological and Kidney Institute, Cleveland Clinic Foundation, Cleveland, Ohio, USA) ,  Werneburg Eric A. (Department of Applied Mathematics and Statistics, Stony Brook University, Stony Brook, New York, USA) ,  Goldman Howard B. (Department of Urology, Glickman Urological and Kidney Institute, Cleveland Clinic Foundation, Cleveland, Ohio, USA) ,  Mullhaupt Andrew P. (Department of Applied Mathematics and Statistics, Stony Brook University, Stony Brook, New York, USA) ,  Vasavada Sandip P. (Department of Urology, Glickman Urological and Kidney Institute, Cleveland Clinic Foundation, Cleveland, Ohio, USA)
資料名： Neurourology and Urodynamics  (Neurourology and Urodynamics)
巻： 41  号： 3  ページ： 813-819  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2696A  ISSN： 0733-2467  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： 目的:臨床データの増加する豊かさは,医師が援助なしで最適な意思決定に同化するのが不可能になるかもしれない。新規機械学習(ML)アプローチを利用して,過活動膀胱治療オナボツリヌトキシンA(OBTX-A)注射と仙骨神経調節(SNM)後の患者転帰を予測するアルゴリズムを開発することを試みた。材料と方法:OBTX-AまたはSNMに無作為化した過活動膀胱患者に対するROSETTAデータセットを得た。再生カーネル技法を用いた新しいMLアルゴリズムを開発し,OBTX-AとSNMコホートの両方における治療応答と尿失禁エピソードの減少を含む転帰を検証と試験セットで予測した。熟練した専門家の泌尿器も転帰を予測した。受信者操作特性曲線を作成し,AUCsを,無視と専門家の泌尿器の予測のラインと比較するために計算した。結果:訓練されたアルゴリズムは,治療応答の予測において顕著な精度を示した(OBTX-A:AUC0.95;SNM:0.88)。アルゴリズムは,OBTX-AとSNMにおける尿失禁エピソード(MSE<0.15)の平均減少を正確に予測した。アルゴリズムは,OBTX-Aに対する反応予測においてヒト専門家よりも優れており,SNMに対する応答予測においてヒト専門家に対する非劣性であった。結論:新規MLアルゴリズムは,OBTX-A転帰の予測において,専門家の泌尿器よりも正確で,SNM転帰の予測において,専門家の泌尿器に対する非劣性であった。医師-患者相互作用の若干の側面は,微妙な,そして,計算不可能であり,従って,MLは,医師の判断ではなく,補植物を補完するかもしれない。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  相互作用 ,  意思決定 ,  ヒト ,  泌尿器 ,  患者 ,  劣性 ,  *治療法 ,  母集団 ,  特性曲線 ,  仙骨 ,  尿失禁 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 臨床データ ,  *治療反応性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： 人工知能 ,  意思決定 ,  機械学習 ,  モデル ,  OnabotulinumtoxinA ,  過活動膀胱 ,  予後判定 ,  仙骨神経調節 ,  urge尿失禁 ,  泌尿器科

分類 (2件)： 泌尿生殖器疾患の治療一般  (GM05010K) ,  泌尿生殖器疾患の薬物療法  (GM05020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  過活動膀胱 ,  治療応答 ,  予後モデル ,  ヒト