1日の歩数を用いた化学放射線療法中の入院の機械学習に基づく予測。

原題
Machine Learning-Based Prediction of Hospitalization During Chemoradiotherapy With Daily Step Counts.
背景:癌治療は有害な副作用や入院を引き起こす可能性があり、全体的な有効性を低下させ、医療費を増加させる。身体活動のモニタリングは、最もリスクの高い患者を特定するのに役立つ可能性がある。

方法:化学放射線療法試験中に癌患者が着用したウェアラブルデバイスから得た活動データを用いて、機械学習(ML)モデルを作成した。このモデルは、治療中の入院を予測することを目的としている。

結果:機械学習モデルの予測能力は高く、他の方法よりも優れたパフォーマンスを示した。最も高い予測能力は歩数のみに基づくモデルで達成され、歩数と臨床的特徴を組み合わせたモデルを上回った。

結論:患者が作成した健康データに基づく機械学習モデルは、入院リスクを予測する有望なアプローチを提供する。このモデルの有効性は、今後の無作為化試験で検証される予定である。
Journal: JAMA Oncol (CiteScore 2022: 44.3)
DOI: 10.1001/jamaoncol.2024.0014
PMID: 38546697

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