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院外心停止患者のフェノタイプを機械学習を用いたクラスタリングで分類

■2021年11月05日
院外心停止患者のフェノタイプを機械学習を用いたクラスタリングで分類

大学院生の岡田さんが下記の研究論文をCirculation Journal誌から発表しました。除細動適応のある院外心停止を潜在クラス分析を用いて分類すると、3つのサブフェノタイプが同定されました。これらフェノタイプごとに30日生存率やECPRと30日生存率の関連性も同様に異なっていました。ECPRの適応判断や今後の研究における患者選択の際の一助となるような研究と思われます。

Okada Y, Komukai S, Kitamura T, et al. Clinical Phenotyping of Out-of-Hospital Cardiac Arrest Patients With Shockable Rhythm - Machine Learning-Based Unsupervised Cluster Analysis [published online ahead of print, 2021 Nov 2]. Circ J. 2021;10.1253/circj.CJ-21-0675. doi:10.1253/circj.CJ-21-0675

https://www.jstage.jst.go.jp/article/circj/advpub/0/advpub_CJ-21-0675/_article/-char/en