息づく内科医

関東地方の呼吸器内科医です。

COPDの機械学習による死亡率の予測

Machine Learning and Prediction of All-Cause Mortality in Chronic Obstructive Pulmonary Disease.

2020 Apr 27. pii: S0012-3692(20)30767-4. doi: 10.1016/j.chest.2020.02.079. [Epub ahead of print]

 

COPDは主要な死因になっている。COPDで臨床的で定量的なCT画像を機械学習すると死亡率の予測を向上させると考えた。

30の臨床的、呼吸機能、画像の特徴をrandam survival forrestとして選択した。COX回帰分析を用いて機械学習による死亡率の予測モデル(MLMP-COPD)を作成し、他の統計学的や機械学習によるモデルの有用性を評価した。COPDGeneのサブセットの中等度から重症の患者からモデルを作成し、COPDGeneの残りとECLIPSEの中等度から重症のCOPD患者を使用してモデルの有用性を評価した。このモデルをBODE index、年齢、呼吸困難、ADOスコアと比較した。

COPDGeneの2632例とECLIPSEの1268例が対象となった。死亡の最も良い予測の因子は6分間歩行の距離、%FEV1、年齢だった。画像で最も有用な因子は肺動脈と大動脈の比だった。MLMP-COPDはCOPDGeneでもECLIPSEでも(中央値6.4、7.2年のフォローアップ)どちらもc-indexは0.7以上で、有意にその他のスコアより優れていた。MLMP-COPDは予測因子は少なかったが、他のスコアと同等だった。BODEスコアが高い(7-10)場合は死亡率が64%だったのに対し、MLMP-COPDで高リスクの場合は死亡率が77%だった(p=0.012)。

MLMP-COPDCOPDの死亡率の予測で2つのコホートでは他の4つのモデルよりも優れていた。機械学習の精度は従来の統計学的手法と同等の結果だった。

オンラインで利用可能:https://cdnm.shinyapps.io/cgmortalityapp/

 

今後も増えそうな研究です