Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Post-Concussion Syndrome Outcomes with Machine Learning

論文の概要: Predicting Post-Concussion Syndrome Outcomes with Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02570v1
Date: Wed, 4 Aug 2021 09:04:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-06 14:31:33.091140
Title: Predicting Post-Concussion Syndrome Outcomes with Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習による脳卒中後症候群の予測
Authors: Minhong Kim
Abstract要約: 本研究では,機械学習モデルを用いてPCSの結果を高精度に予測できることを実証した。さらなる研究により、永続的なPCS患者を支援するために、機械学習モデルが医療環境に実装される可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, machine learning models are used to predict outcomes for patients with persistent post-concussion syndrome (PCS). Patients had sustained a concussion at an average of two to three months before the study. By utilizing assessed data, the machine learning models aimed to predict whether or not a patient would continue to have PCS after four to five months. The random forest classifier achieved the highest performance with an 85% accuracy and an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.94. Factors found to be predictive of PCS outcome were Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), perceived injustice, self-rated prognosis, and symptom severity post-injury. The results of this study demonstrate that machine learning models can predict PCS outcomes with high accuracy. With further research, machine learning models may be implemented in healthcare settings to help patients with persistent PCS.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 持続性後けいれん症候群(pcs)患者の予後予測に機械学習モデルを用いた。患者は、研究の2～3ヶ月前に脳卒中を患っていた。評価データを活用することによって、機械学習モデルは、患者が4～5ヶ月後にPCSを継続するかどうかを予測することを目的とした。ランダム森林分類器は85%の精度で最高性能を達成し、受信機動作特性曲線(AUC)の面積は0.94である。 PCSの結果を予測する要因は,外傷後ストレス障害(PTSD),不公平感,自己評価予後,外傷後重症度であった。本研究では,機械学習モデルがpcsの結果を高精度に予測できることを示す。さらなる研究により、永続的なPCS患者を支援するために、機械学習モデルが医療環境に実装される可能性がある。

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