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

• Published in: 脳卒中 Vol. 47; no. 1; pp. 17 - 24
• Main Authors: 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, 連, 乃駿
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 一般社団法人 日本脳卒中学会 2025
• Subjects: big data; ischemic stroke; J-ASPECT study; machine learning; recurrent prediction

【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，SP...