ルーチン血液検査変数を用いたCOVID-19の予後予測におけるマルチ遺伝子遺伝的プログラミングの応用
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 multi-gene genetic programming to the prognosis prediction of COVID-19 using routine hematological variables
雑誌名：Sci Rep. 2024 Jan 23; 14(1): 2043.
概 要：
本研究は、COVID-19患者の重症化リスクを予測するために、マルチ遺伝子遺伝的プログラミング（MGGP）を用いて、血液検査の予測因子の重要性を評価することを目的としています。1455人のCOVID-19患者（727名の男性と728名の女性）を対象に、入院時の人口統計情報、血液検査結果、入院期間、集中治療室（ICU）への入院、死亡率を収集しました。データは正規化され、訓練データとテストデータに分割され、各性別に対して数学的予測モデルが開発されました。MGGPは、COVID-19患者の死亡率を60-92%、入院期間を53-65%、ICU入院を76-91%の精度で予測できることが示されました。
方 法：
本研究は、1455人のCOVID-19患者を対象とした回顧的研究です。データは、2020-2021年にイランのAllameh Behlool Gonabadi Hospitalに入院した患者から収集されました。入院時の人口統計情報、血液検査結果、入院期間、ICU入院、死亡率が電子情報システムを通じて収集され、データは正規化されて訓練データとテストデータに分割されました。MGGPを用いて、各性別に対する数学的予測モデルが開発されました。
結 果：
MGGPは、COVID-19患者の死亡率を60-92%の精度で、入院期間を53-65%の精度で、ICU入院を76-91%の精度で予測しました。感度分析により、血中尿素窒素（BUN）とアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ（AST）がCOVID-19患者の予後において重要な役割を果たすことが示されました。
結 論：
MGGPは、COVID-19患者の予後予測において有用なAI技術であり、BUNとASTの感度が高いため、これらのパラメータのCOVID-19の病態生理における役割についてさらなる研究が推奨されます。