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本研究では、急性GVHD発症が移植後の中長期的な予後に与える可能性を示唆し、それらの因子をアンサンブル学習を用いた中長期予後予測モデルに組み込んで開発する事に成功した。開発する中で、移植後の急性GVHDおよびその治療を考慮に入れる事で、アンサンブル学習モデルの精度が時間経過に伴い徐々に向上する事を明らかにした。更に、予後に影響する因子を明らかにするため、SHapley Additive Explanationsを用いると、重症急性GVHDは、性別一致、ドナーソースや移植前疾患状態を含む既知の予後因子と同様に、非再発死亡率、全生存を予測する因子として重要である事が明らかとなった。
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