急性呼吸窮迫症候群患者を後方視的に同定する検出モデルの開発と外部検証

概要

構造化EHRデータと放射線レポートを組み合わせた正則化ロジスティック回帰モデルは、内部AUROC 0.91、外部0.88、外部ICI 0.13と良好な性能とキャリブレーションを示しました。閾値設定では感度・特異度80%、PPV 64%で、2つの医療システムでベルリン定義満たし後の中央値2.2時間で症例を同定しました。

主要発見

• 学習・内部検証・外部検証コホートは各1,845例、556例、199例で、ARDS有病率はそれぞれ19%、17%、31%でした。
• EHR＋放射線モデルは内部AUROC 0.91、外部0.88、外部ICI 0.13を示しました。
• 設定閾値で感度・特異度は80%、PPV 64%で、ベルリン定義満たし後の中央値2.2時間で症例が同定されました。

臨床的意義

医療機関は後方視的ARDS検出を導入して症例把握、ベンチマーキング、研究スクリーニングに活用可能です。将来的な前向き統合により早期認識や表現型標準化も期待されます。

限界

• 後方視的デザインであり、性能はデータ可用性や記録品質に依存
• 2医療システム以外への一般化や放射線NLPの移植性にばらつきの可能性

今後の方向性

早期認識や転帰への影響を評価する前向きリアルタイム実装、移植性評価、コードと定義の公開による再現性向上が求められます。