海外ジャーナルレビュー : 「循環器」

機械学習で若年無症候性者の心血管リスク予測を改善
Machine Learning Improves Cardiovascular Risk Definition for Young, Asymptomatic Individuals [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:循環器
ジャーナル名:Journal of the American College of Cardiology
年月:October 2020
巻:76
開始ページ:1674
【背景】
簡明指標の機械学習(ML)で無症状アテローム性動脈硬化症(SA)による心血管リスクを予測できるか。スペインCentro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos IIIの Sanchez-Caboら(PESA)は、4,184名の若中年者の400検査項目データに基づく機械学習モデルを構築し、外部独立コホートで検証を行った。
【結論】
CACスコアと2D血管超音波画像データの組み合わせメトリックによってSAを予測するEN-PISAモデルを構築した。 このモデルによる広汎SA予測のc-統計量は0.88であり、ASCVD・SCOREより有意に多数の高リスク者を見出した。EN-PESAによりリスク増が予測された参加者の86.8%が、すでにSA兆候をもつかあるいは3年以内にSAが進行した。
【評価】
心血管疾患リスク予測へのML導入の試みは多く、最近では2019年のMESA 7000人データに基づくJohns-Hopkinsモデル(https://www.ahajournals.org/doi/full/10.1161/CIRCRESAHA.117.311312)等がある。系統レビューによる整理・選別の時であろう。
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(制作協力:Silex 知の文献サービス

取り上げる主なジャーナル(循環器)
Journal of the American College of Cardiology(JACC)、Lancet、The New England Journal of Medicine(NEJM)、American Heart Journal (AHJ)、Circulation、The Journal of the American Medical Association(JAMA)
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