AIが解く世界の難問 · 医学・創薬 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
アクラル黒色腫における所属リンパ節転移を予測する解釈可能な機械学習モデル
原題: Machine learning model for predicting regional lymph node metastasis in acral melanoma
アクラル黒色腫は診断が遅れやすく予後の悪い皮膚黒色腫の一型で、所属リンパ節転移を非侵襲的に評価することは臨床上の課題である。189例を訓練コホートと内部検証コホートに分け、解釈可能な機械学習モデルを開発した。Breslow厚、リンパ節の短径、造影超音波所見、血管浸潤、PET-CT所見の5つの予測因子を用い、選定されたGradientBoostモデルは内部検証コホートでAUC 0.868（95%CI 0.769–0.967）、感度0.889を示した。