AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
難治性マイコプラズマ肺炎の早期予測のための解釈可能な機械学習モデル：多施設研究
原題: Development and validation of an interpretable machine learning model for early prediction of refractory mycoplasma pneumoniae pneumonia: a multi-center study
小児の難治性マイコプラズマ肺炎(RMPP)を入院時に早期に予測することは従来の方法では難しい。4施設の小児6,587人のデータを用いて6種類の機械学習モデルを比較し、ランダムフォレストが最も良好な性能を示した。外部2コホートでのAUROCは0.774と0.807で、SHAP分析では入院前の発熱期間、好中球割合、年齢が主要な予測因子として示された。