肥大型心筋症におけるリスク層別化の改善：心エコー、臨床、および薬剤データを組み合わせた新規スコア
arXiv cs.LG / 2026/3/30
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要点
- 本研究は、肥大型心筋症（HCM）におけるICD療法やフォローアップの判断を導くため、より正確なリスク層別化が必要であることに取り組む。
- EHRから日常的に収集される心エコー、臨床、および薬剤データを用いて、5年の複合心血管アウトカムを予測する、説明可能な機械学習リスクスコアを提示する。
- 本モデルはSHAREレジストリデータ（N=1,201）で学習したランダムフォレストのアンサンブルを用い、Rennes病院の独立コホート（N=382）で外部検証を行った。
- 結果はESCスコアよりも識別能が大幅に優れており、MLモデルは内部AUCが約0.85であるのに対しESCは約0.56で、また生存解析において外部コホートでのリスク層別化の改善も認められた。
- 提案スコアは、イベントがない患者において経時的に安定していると報告されており、臨床実践における縦断的・個別化されたリスクモニタリングを支持する。
