[目的]自動問診システムを用いて得た患者問診結果から医師の虚実診断を予測するモデルを構築したが,既報 のモデルは中間証を予測できなかった。本研究では,中間証を含む虚実予測モデルを構築し施設間でカットオフ値を比較した。
[方法]2012年1月—2015年2月に6施設を初めて受診し研究に同意した患者を対象とした。データ欠損,20歳 未満,問診項目回答数が20項目未満,対象でない証の患者を除外した。ランダムフォレストを用いて,6施設統合データより抽出した学習データから虚実予測モデルを構築した。
[結果]施設毎に学習データを除いたデータから虚実予測値を算出した。医師の診断結果をもとに受信者動作特性曲線からカットオフ値を求めたところ,全施設の虚実予測値のカットオフ値は虚証と中間証が0.5以下,実証と中間証が0.5以上であった。
[考察]虚実予測モデルより計算した全施設のカットオフ値は狭い範囲に収まっていた。
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