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論文掲載

2021.06.16

Prediction Oneを活用した「くも膜下出血転帰および遅発性脳虚血予測モデル」が、医学専門雑誌「Cureus」に掲載されました

2021年6月16日、医学専門雑誌「Cureus」に掲載された「くも膜下出血転帰および遅発性脳虚血予測モデル」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 Automated Artificial Intelligence Framework (Prediction One, Sony Network Communications Inc., Tokyo, Japan) for Subarachnoid Hemorrhage Outcomes Treated by Coiling and Delayed Cerebral Ischemia

■論文概要
血管内治療をされたくも膜下出血症例298例のオープンデータセットを利用し、入院中遅発性脳虚血発生と治療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、24変数を用いて、6ヶ月後転帰に対するAUCは0.994、遅発性脳虚血発生に対するAUCは0.969と高精度なモデルを作成しました。古典的統計モデルに劣っておらず、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, Shin Kawamura, Akihito Koh

■掲載日
2021年6月16日

■掲載媒体
Cureus

■DOI
10.7759/cureus.15695
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298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遅発性脳虚血発生予測モデルとして報告させていただきました。

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