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今後はエンドポイントの中央値で2値化し、ランダムフォレスト法を用いて予測精度の評価をしていく。右眼、左眼だけでなく、better eye/worse eyeによる視野データを用いた検討も加える。さらに次の段階として、予測モデルで各症例の予測値を算出し、実際との一致、不一致を検討し、どのような症例では一致しやすいのか、不一致となりやすいのかそれぞれの特徴を調査する。また、エンドポイントをアンケートの下位尺度（運転、社会生活機能、自立、遠見・近見による行動など）に拡大し、例えばどのような症例で運転に関するスコアが低下しやすいのかといった傾向を調査する。
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