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論文掲載

2020.11.06

Prediction Oneを活用した「くも膜下出血転帰予測モデル」が、脳神経外科学術雑誌「Surgical Neurology International」に掲載されました

2020年11月6日、脳神経外科学術雑誌「Surgical Neurology International」に掲載された「くも膜下出血転帰予測モデル」にPrediction Oneが活用されました。

掲載概要
■論文タイトル
Easily created prediction model using deep learning software (Prediction One, Sony Network Communications Inc.) for subarachnoid hemorrhage outcomes from small dataset at admission

■論文概要
2012年から2019年に 諏訪赤十字病院脳神経外科で治療されたくも膜下出血患者153例の来院時のデータからクリッピング治療6ヶ月後の転帰(生活自立度)を予測するモデルを作成しました。Prediction Oneにより、28変数を用いて、AUCは0.848と高精度なモデルを作成しました。古典的統計モデルのSAFIREスコアに劣っておらず、モデル作成を低コストで行うことができました。

■執筆者
Masahito Katsuki, Yukinari Kakizawa, Akihiro Nishikawa, Yasunaga Yamamoto, Toshiya Uchiyama

■掲載日
2020年11月6日

■掲載媒体
Surgical Neurology International

■DOI
10.25259/SNI_636_2020
執筆者のコメント
勝木将人

糸魚川総合病院 脳神経外科医長 医師 勝木将人

本来このような予測モデルを作成するには何千例の患者データおよび数年に渡る検証が必要です。しかし、人工知能の一つである機械学習を用いることで、単一病院の153例という少ないデータセットでも、Prediction Oneを用いて高精度なモデルを作成することができました。世界で初めてのくも膜下出血の人工知能による転帰予測モデルとして報告させていただきました。

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