脳卒中やがん、整形術後などの離床時のリスクとして、深部静脈血栓症（DVT）があります。そんな、深部静脈血栓症（DVT）を予測する新しい方法について参考になる報告がありました。
この研究では、深部静脈血栓症（DVT）の発生予測を、機械学習によって行うというユニークな調査をしています。その結果、バイタルサイン・血液データ・疾患リスクの機械学習による予測で、約8割の感度でDVTを予測できたということです。入院する患者さんの一般的な情報からDVTが予想できるのは、離床のリスク管理として有用だと感じる研究です。
下記原典では、機械学習のアルゴリズムの詳細をみることができ参考になります。是非、ご覧ください。
Logan Ryan et al. A Machine Learning Approach to Predict Deep Venous Thrombosis Among Hospitalized Patients. Clin Appl Thromb Hemost. Jan-Dec 2021;27:1076029621991185.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7907939/
この情報が皆さんの診療に役立つことを願っております。
Tweet