元
Predictive analysis for identifying potentially undiagnosed post-stroke spasticity patients in United Kingdom.
2016 2月 イギリス
イギリスの健康改善データベースでは 脳卒中のあとの痙縮の割合が2%であり これまでの他の報告に比べ著しく低い。
そこで過小評価されているであろう 痙縮のある脳卒中患者数を推定するための方法を検討してみたそうな。
2007-2011の患者記録を使用して、複数の予測アルゴリズムの精度を比較した結果、
次のようになった。
・ランダムフォレストを用いたデータ学習アルゴリズムの予測精度が優れていた。
・その感度は75% 特異度は72%で、
・これにより脳卒中後12ヶ月時点で痙縮のある3912人があらたに追加された。
機械学習テクニックを応用することでこれまで記録から漏れていた痙縮の脳卒中患者数が明らかになり、その割合は2%から13%へ大幅に増えた、
というおはなし。
感想：
具体的になにをやっているのかはさっぱりだったが 流行りの機械学習の話題だったので関心をもった。