| 研究実績の概要 |
本年は、機械学習の精度を上げるための工夫として、不確実性を考慮したartificial neural networkによる予測を行った。不確実性を考慮したモデルの方が、不確実性を考慮しないモデルより精度は上昇した(Table 2)。さらに、external validationでは精度が上昇し、accuracy 0.51 , precision 0.17, recall 0.73, negative predictive value 0.93, F1 score 0.27であった。抜管失敗した症例は、おおむね全期間において予測失敗率は高く不確実性は低かった。さらに予測失敗率が低下する際、不確実性は上昇していた。不確実性を考慮することにより、一時的に不確実性が上昇し予測失敗率が低下した際に、抜管して失敗することを防ぐことが可能である。精度は予想以上に上昇し、日本集中治療医学会にてその成果を発表した。
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