2025年12月24日
## 要約：
この研究では、構造化データと非構造化データ（臨床記録、胸部X線画像など）を統合した深層学習モデルを開発し、重症患者のICU入院後24時間以内の死亡リスクを予測しました。モデルは複数のデータベースで検証され、臨床記録や画像データを取り込むことで予測精度が向上しました。複数の情報源を組み合わせた死亡リスク予測の重要性と、外部検証の必要性を示唆しています。
---
## 翻訳：
この研究は、構造化データと非構造化データ（臨床記録、胸部X線画像など）を統合した深層学習モデルを開発し、重症患者のICU入院後24時間以内の死亡リスクを予測することを目的としています。MIMIC-III、MIMIC-IV、eICU、およびHiRIDのデータを使用しました。MIMICデータセットで多岐にわたる変数（時間不変変数、時間変動変数、臨床記録、胸部X線画像）を組み合わせてモデルを開発し、最初の24時間以内に発生する時間系列データを使用して死亡リスクを予測しました。モデルは、時間的に分離されたMIMIC集団、HiRID、およびeICUデータセットで外部検証を受けました。2001年から2022年の間に200以上の病院で203,434件のICU入院が含まれ、死亡率は4つのデータセット全体で5.2％から7.9％の範囲でした。構造化データポイントを統合したモデルは、それぞれAUROC、AUPRC、およびBrierスコアを0.92、0.53、および0.19でした。eICUデータセット内の8つの異なる機関でモデルを外部検証し、AUROCが0.84〜0.92の範囲でした。利用可能な臨床記録と画像データを持つ患者のみを含めると、記録と画像をモデルに組み込むことで、AUROC、AUPRC、およびBrierスコアがそれぞれ0.87から0.89、0.43から0.48、および0.37から0.17に改善されました。これらの知見は、死亡リスク予測のために複数の患者情報源を組み込むことの重要性と、外部検証の重要性を示しています。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.19716)
---
※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
BittensorManがお勧めするメーカーリスト
https://exbridge.jp/xdirect/
AI時代の技術と知識のまとめ(AI生成メディア) - AIDexx
https://exbridge.jp/aidexx/
頑張って働く人に向けて、プロ用仕事アイテムを格安でネット販売しているX-Direct（ https://exdirect.net ）を、BittensorManは応援しています。
動画の最後にお得な情報がありますので、
最後までご覧ください。
