原題
Machine Learning to Allocate Palliative Care Consultations During Cancer Treatment.
背景:緩和ケア(PC)専門家との早期相談は癌患者に有意な利益をもたらすが、能力の限界が普遍的な実施を妨げている。予後機械学習システムは、既存のリソース内で早期PCを促進する可能性がある。
方法:治療から1年以内の死亡を予測する機械学習システムを、カナダのオンタリオ州の癌患者のデータを用いて開発した。このシステムがPCに及ぼす潜在的な影響を、患者の人口統計、癌の特徴、および治療歴を用いて評価した。
結果:このシステムは、より多くの総診察を必要とせず、またより長い予後を有する患者の間でPCを有意に増加させることなく、早期PCを8.5%増加させることができた。
結論:機械学習システムは、資源の制約にもかかわらず、初期のPCを強化することができ、これらのシステムを臨床診療に組み込む必要性を示している。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO.23.01291
PMID: 38359380
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