間質性肺疾患 ディープラーニングでILD患者の急性増悪・死亡リスクを予測できるか？
Deep Learning for Predicting Acute Exacerbation and Mortality of Interstitial Lung Disease. Teramachi R, et al. Ann Am Thorac Soc. 2024.名古屋大学からの報告です。引用文献📢 深層学習（ディープラーニング）で間質性肺疾患（ILD）患者の急性増悪・死亡リスクを予測！名古屋大学からの報告です。日本の2つの病院（公立陶生病院・浜松医大）のコホートデータを用い、LSTM（Long Short-Term Memory） という深層学習モデルを活用したILDの急性増悪（AE）や死亡を予測するAIモデル が発表されました。✅ 従来の統計モデル（ILD-GAPなど）より高精度な予測能！✅ CRP・好中球数・ILD-GAPスコア・大気汚染（PM2.5, SPM）などがリスク因子✅ 外部検証でも高い予測精度を維持し、臨床応用に期待✨今後は多施設での検証を進め、継続的なデータ収集と機械学習の強化 によって、さらなる精度向上が期待されます。AIを活用したILD管理が、実臨床での...
