1985年から5年間に手術した胃癌411例中, 術後10年以上を経過し, 予後が判明している261例 (Stage I 117例, II31例, III62例, IV51例) を対象に, 胃癌取扱い規約上の予後因子別に単変量解析と多変量解析を行い, 腫瘍マーカーの術前値と術前・後値の変動から治療効果評価法としての有用性を検討した. 次いで, 多変量解析結果から, Stage, 術1か月目のCEA値とIAP値, 術前・後のCEA値変動率差, 治癒切除・非治癒切除, 転移リンパ節個数を入力変数とし, 入力層で9ユニット, 中間層で9ユニット, 出力層を2ユニットの階層型ニューラルネットワークモデルを作成した.
本モデルを用いた学習効果は, 学習用症例130例中94例 (72.3%) が正確に応答し, 未知症例では131例中90例 (68.7%) が正確に応答した.
以上の結果, ニューラルネットを用いた予後予測は, 治療効果を含めた予測法として有用である可能性が示唆された.
