関節リウマチ（RA）は、一般集団と比較してうつ病の有病率が約2倍高いが、医療資源の制約や偏見により、うつ病の併発が見逃されることがある。このような課題を背景に、モロッコの研究チームは「RA患者のうつ病を予測するための機械学習モデル」を構築した。
Cureusから発表された研究論文によると、本横断的研究はモロッコのフェズにあるHassan II大学病院のリウマチ科において、112名のRA患者を対象に実施されたという。うつ病の評価には、身体疾患を併存する患者における抑うつ状態の評価ツールであるHospital Anxiety and Depression Scale（HADS）が使用された。収集された変数には、年齢・性別・居住環境などの社会人口統計情報、RAの罹病期間・関節所見などの臨床データ、CRP・ESR・RF・ACPA・HAQ-DI・DAS28などの生物学的指標、メトトレキサートや生物学的製剤を含む各種治療歴などが含まれた。研究チームは、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、決定木、ロジスティック回帰（LR）、勾配ブースティングの5つの機械学習モデルについて上記変数から学習を行い、RAにおけるうつ病発症の予測能力を検証した。その結果、LRが最も優れたパフォーマンスを示し（正答率76.5％、適合率72.2％、再現率81.2％、F1スコア0.765、AUC0.767）、他のモデルを上回る結果となった。
本研究で構築されたAIモデルにより、RA患者におけるうつ病リスクを早期に特定することが可能となる。研究チームは、「今後は本AIモデルをモバイルアプリケーションに統合し、RA患者に対するうつ病へのタイムリーな介入を目指す」と述べている。
参照論文：
A Machine Learning Model for Predicting Depression in Moroccan Rheumatoid Arthritis Patients
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