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機械学習による肺塞栓症の予測

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機械学習による肺塞栓症の予測

肺塞栓症(PE)は、迅速な診断と治療が求められる致命的な疾患であるが、多彩な臨床像を呈するため診断の見逃しや誤診、治療介入の遅れにつながることがある。中国の研究チームは、機械学習アルゴリズム(MLA)を構築し、その予測能力を検証した結果を、2025年1月4日、Scientific Reportsに公表した。 2015年から2020年の間に入院したPE疑いの患者1480人が後ろ向きに解析された。研究チームは、患者属性や画像を含む各種検査結果から、Lassoモデルと多変量ロジスティック回帰を用いて特に重要なPE予測因子を特定し(Dダイマー、APTT、FFDP、血小板数、アルブミン、コレステロール...

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