講演情報
[2I6-OS-7b-05]医療時系列データにおける動的イベント予測手法の概説：ECMO患者の出血予測を事例として
〇布施 佑太郎1、春日井 大介2、露崎 弘毅1、風間 信吾2、川上 英良1,3 (1. 千葉大学、2. 名古屋大学、3. 理化学研究所)
キーワード：
リスク層別化、フェノタイピング、出血予測、時系列解析
本稿は，医療時系列データにおける動的イベント予測手法の検討をすることを目的とする．静的予測モデル，時点別予測モデル，生存時間解析，深層学習ベース，確率的系列モデルの5カテゴリに分類し，各手法の特性と適用条件を概説する．体外式膜型人工肺（ECMO）患者の出血予測を事例として時点別機械学習モデルを適用し，ランダムフォレストがロジスティック回帰より安定した識別能を示すこと（平均AUROC: 0.775 vs 0.577），および予測因子の寄与が経過日により動的に変化することを確認した．