AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-25
片肺換気中の術中酸素化障害を予測する解釈可能な機械学習：後ろ向きコホート研究
原題: Interpretable machine learning for predicting intraoperative oxygenation impairment during one-lung ventilation in thoracic surgery: a retrospective cohort study
胸部手術で片肺換気を行う際の術中酸素化障害を予測するため、519例の後ろ向きデータで5種類の機械学習アルゴリズムを評価した。ランダムフォレストがAUC 0.924で最も高く、ロジスティック回帰（0.790）を上回った。SHAP解析では呼気終末陽圧、術前の動脈血酸素分圧、BMIが主要な予測因子として挙がったが、これは生物学的な因果関係を示すものではない。