J-ASPECT Study 10年間の日本全国DPCデータを用いた機械学習による急性期脳梗塞発症後の1，3，5年以内の再発予測 - 渡辺, 翔吾; 尾形, 宗士郎; 西村, 邦宏; 小橋, 昌司; 太田, 剛史; 猪原, 匡史; 片岡, 大治; 飯原, 弘二; 平松, 治彦; 萩原, 明人; 中奥, 由里子; 野口, 暉夫; et al. (脳卒中, 2025)
【背景および目的】本研究の目的は急性期脳梗塞発症患者の退院後1，3，5年以内の再発を予測することである．【方法】対象は2010–2019年度にJ-ASPECT Study参加施設に急性期脳梗塞で入院した患者とした．117個の臨床情報を変数として機械学習モデルを作成し，Stroke Prognosis Instrument II （SPI-II），Essen Stroke Risk Score（ESRS）と比較した．【結果】機械学習による再発予測の平均受信者操作特性曲線のArea Under the Curve（ROC AUC）は1，3，5年以内でそれぞれ0.62，0.63，0.63となり，SPI-IIは0.54，0.54，0.54，ESRSは0.55，0.54，0.53となった．【結論】機械学習を用いた脳梗塞再発予測は既存のリスクスコアよりも高い予測精度が得られた．