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冠動脈疾患発症の10年間発症危険度を予測する日本人を対象とした初めてのリスクスコアである吹田スコアを開発した。発症に関する前向き研究データから、古典的サポートベクターマシンおよびランダムフォレストの複数モデルの組み合わせにより、日常診療上よく使用される約40項目のルーチン検査から、ＭＩＤＡＳ研究の総数1920症例に基づき、アンサンブル学習を用いた複数モデルの組み合わせによMACE(Major Adverse Cardiac Event)予測モデルを構築し、約４０モデルの識別距離の組み合わせから偽陽性5％程度、偽陰性立5％程度で予測するモデルを構築し、既存予測モデルの成績より良好な成績を得た
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