新型コロナウイルス感染症患者の予後を予測して、集中治療の必要性を判断するための「使いやすい機械学習モデル」を韓国研究グループが報告している。
年齢、性別、喫煙歴、体温、併存疾患、日常生活活動、症状から、集中治療の必要性を判断するための機械学習モデルを開発して、その予測能力を検証している。
55種類の機械学習モデルの中で、XGBoostモデルが最も高い識別性能を示したと説明。受信機動作特性曲線下面積（AUC）は0.8を超えて結果は良好だった。
2020年11月韓国研究。
Kim HJ, Han D, Kim JH, Kim D, Ha B, Seog W, Lee YK, Lim D, Hong SO, Park MJ, Heo J
An Easy-to-Use Machine Learning Model to Predict the Prognosis of Patients With COVID-19: Retrospective Cohort Study
J Med Internet Res 2020;22(11):e24225
URL: https://www.jmir.org/2020/11/e24225
DOI: 10.2196/24225
PMID: 33108316
