COVID-19リスク因子と死亡予測AIモデル

中国・武漢市に所在する華中科技大学などの研究チームは、COVID-19死亡率に影響を与える予測因子の評価と、機械学習を用いた死亡リスクの予測モデルを構築した。研究成果はAnnals of Medicineからオンライン公開されている。

チームの研究論文によると、2施設に入院した1,270名のCOVID-19患者データ(うち1施設の286名は外部検証セット)を用いたという。LASSOによる変数選択では、疾患重症度・年齢・高感度CRP・LDH・フェリチン・IL-10の6項目が「COVID-19死亡率に影響を与える重要な予測因子」として抽出された。これらに基づき、XGBoostによる死亡リスクの予測モデルを構築したところ、90%を超える精度と85%を超える感度を得、外部検証セットにおいてもF1スコアとして0.90を超えることを確認している。

著者らは「COVID-19死亡への重要なリスク因子を明らかにした。これらは高リスクのCOVID-19症例を同定するのに役立つ可能性がある」とし、研究成果の重要性を強調する。COVID-19を巡っては多様な予測モデルが提唱されているが、本研究では特に炎症マーカーが主要な予測因子になり得ることを指摘しており、近傍研究への示唆は大きい。

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The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. 岡本 将輝
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. 杉野 智啓
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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