術後合併症を予測する合成医療データ生成技術の開発

＜術後合併症を予測する合成医療データ生成技術の開発＞

手術後の合併症の発生を予測するモデルを開発するには、合併症の発生に関連する統計指標とともにコホートを確立する必要があります。 この研究は、実際の臨床データに基づいた合成医療データを組み合わせ、合成医療データに基づいた予測モデルを開発することを目的としています。

これにより、研究者は実際の医療データを扱わずに合成データのみで研究を行うことができるようになり、法的な制約を受けることなくデータを利用・加工したり、前処理・標準化・ラベル付けされたさまざまな生データに基づいて好きなだけデータを作成したりできるようになる。

韓国の3つの病院（ソウル国立大学病院、ソウル国立大学盆唐病院、ソウル市ボラメ医療センター）の患者が研究に登録された。

2005 年から 2020 年の間に手術を受けた 410,000 人の患者からの医療データ (臨床データと検査データの両方) が収集され、AKI ベースの予測モデル開発と外部検証を使用して予測モデルのパフォーマンスが評価されました。

収集された患者データに基づいて、機械学習アルゴリズムを使用して合成医療データが結合され、合成された医療データの匿名性と再識別性が評価されました。

また、合成医療データを用いたAIによる予測モデルの開発と実際の医療データモデルを比較した。