機械学習による疾病予測モデルはあまり当たらない(解説:折笠 秀樹 氏)-1333

提供元:臨床研究適正評価教育機構

印刷ボタン

公開日:2020/12/25

本記事のコメンテーター

折笠 秀樹( おりがさ ひでき ) 氏

富山大学大学院医学薬学研究部バイオ統計学・ 臨床疫学 教授

J-CLEAR評議員

フラミンガムスタディデータを使って、心臓病の10年予測モデルが出たのが1998年のことです。私も脳梗塞の再発予測モデルの開発に携わったことがありますが、2012年のことでした。今や予測モデルの研究は枚挙にいとまがないほどです。TRIPOD声明というガイドラインまで出ています。モデル開発にはCoxモデルを用いるのが一般的でしたが、最近では機械学習モデルを使うことも多くなりました。ニューラルネットワークやランダムフォレ…

新規会員登録はこちら

記事全文がお読みいただけるようになるほか、ポイントプログラムにもご参加いただけます。

折笠 秀樹先生の他のコメント

J-CLEAR(臨床研究適正評価教育機構)とは

J-CLEAR(臨床研究適正評価教育機構)は、臨床研究を適正に評価するために、必要な啓発・教育活動を行い、わが国の臨床研究の健全な発展に寄与することを目指しています。
本企画では、J-CLEARの活動の一環として、CareNet.comで報道された海外医学ニュース「ジャーナル四天王」に対し、臨床研究の適正な解釈を発信します。