心エコー・電子カルテ情報から心室中隔欠損の自然閉鎖を予測

　心室中隔欠損（VSD）は、先天性心疾患の中で最も発生頻度が高い疾患であり、自然閉鎖が起こるか否かが治療方針に影響を与える。中国の上海交通大学の研究チームはこのほど、自然言語処理（NLP）技術と機械学習を組み合わせ、高い精度で自然閉鎖の有無を予測するモデルを発表した。　The Lancet Digital Healthに発表された同研究では、29,142人の患児の心エコーレポート・電子カルテを元に、NLP技術で自由記述形式から構造化データに変換し、LASSO法で特徴量の選択を行った。併存疾患（ASD, PFO）の有無や欠損の形態など11個の特徴量を用い、Random Survival Forest（RSF）モデルで1歳/3歳/5歳時点での自然閉鎖の有無を予測させた結果、い
Source: 一般情報
心エコー・電子カルテ情報から心室中隔欠損の自然閉鎖を予測