海外ジャーナルレビュー : 「看護」

AIで乳がん手術後のリンパ浮腫を管理
Machine learning for detection of lymphedema among breast cancer survivors [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:看護
ジャーナル名:mHealth
年月:May 2018
巻:4
開始ページ:19663
【背景】
機械学習で乳がん(BC)術後のリンパ浮腫(LE)を効果的に管理できないか。NYUのFuらは、5種類の機械学習アルゴリズム(Decision Tree of C4.5・Decision Tree of C5.0・gradient boosting model [GBM]・artificial neural network [ANN]・support vector machine [SVM])および標準的統計手法を比較し、機械学習を用いたリアルタイム評価によりLEの早期検出と介入が可能かどうかを検証した(n=355)。参加者は、26のリンパ浮腫症状の存在を評価するBreast cancer and lymphedema symptom experience index(BCLE-SEI)に基づき、webプラットフォームを介して症状をリアルタイムに報告した。
【結論】
5つの機械学習手法すべてが標準的な統計手法より優れており、ANNは精度93.75%・感度95.65%・特異度91.03%で、LE検出に最適であった。
【評価】
平均的な医師を超えるニューラルネットAI診断をスマホベースで行える、という近未来医療を開く結果で、メディアにも取り上げられている(https://technical.ly/brooklyn/2017/03/07/nyu-researchers-machine-learning-lymphedema/)。
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大規模臨床試験、新規の薬・機器・手法・因子・メカニズムの発見に関する文献を主に取り上げ、原文の要約と専属医師のコメントを掲載。
(制作協力:Silex 知の文献サービス

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