心停止患者における機械学習の応用：系統的レビューとメタアナリシス
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2025年10月23日
タイトル：Application of Machine Learning for Patients With Cardiac Arrest: Systematic Review and Meta-Analysis
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Mar 10; 27: e67871. doi: 10.2196/67871. Epub 2025 Mar 10.
概 要：
心停止（CA）の発症と進行を予測するための効果的な早期評価ツールが不足しています。本研究では、心停止の発生や予後を予測するために開発された機械学習（ML）モデルの有効性を評価する系統的レビューとメタアナリシスを実施しました。93件の研究を分析し、心停止の予測におけるMLの有用性を示すエビデンスを提供します。
方 法：
PubMed、Embase、コクランライブラリ、Web of Scienceを2024年5月17日まで系統的に検索しました。すべての予測モデルのバイアスリスクは、予測モデルバイアス評価ツールを用いて評価しました。
結 果：
合計93件の研究が選定され、5,729,721人の入院および院外患者が含まれました。心停止の予測に関して、プールされたCインデックスは0.90、感度は0.83、特異度は0.93でした。良好な脳機能の予測ではCインデックス0.86、感度0.72、特異度0.79、心停止による死亡の予測ではCインデックス0.85、感度0.83、特異度0.79でした。心停止の予測において重要な変数は呼吸数、血圧、年齢、体温でした。
結 論：
機械学習は心停止の発生と結果を予測するための有望なアプローチであり、今後の研究では特定の結果における機械学習の優れた性能に基づいて従来のスコアリングツールを系統的に更新することが期待されます。