放射線療法を受ける患者の10-20%は、がん治療中に救急外来受診や入院といった予定外の急性期医療を要する。この種の高リスク患者に対し、ウェアラブルデバイスの「歩数カウント」でモニタリングすることにより予定外の入院を予測する研究が、米カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）のチームで行われている。

「過去2週間の歩行から次の1週間以内の入院イベント発生を予測するモデル」を構築した。結果、歩行データを統合したモデルの予測性能はAUC 0.81と、歩行データなしモデルのAUC 0.57を有意に上回った。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2022年10月26日掲載）

※記事公開から日数が経過した原文へのリンクは、正常に遷移しない場合があります。ご了承ください。