2023 / 9 / 6

[快訊] 朱為民醫師團隊，關於透過電子健康記錄和老年周全性評估預測台灣住院老年人出院時身體功能的機器學習之研究，獲 Frontiers in Medicine 刊登！

 

 

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文章介紹

 

預測老年人出院時的身體功能對於後續醫療護理非常重要。朱為民醫師團隊利用台灣老年人的電子健康記錄（EHRs）和老年周全性評估（CGAs），以機器學習開發出出院時身體功能的預測模型。

 

數據來自台灣中部一家醫學中心的臨床數據庫。分析包括 2012 年 1 月至 2018 年 12 月期間入住急診的老年人，有缺失數據的人則被排除在外。從 EHRs 和 CGAs 的數據中，共輸入了 52 個臨床特徵用於模型構建。使用了 3 種不同的機器學習演算法，包括 XGBoost、隨機森林和邏輯回歸。

 

結果顯示共有 1755 名老年人納入最終分析，平均年齡為 80.68 歲。線性模型在出院時的身體功能，依照準確度排名依序是 XGBoost（87%）、隨機森林（85%），邏輯回歸（32%）；出院時身體功能的分類模型，隨機森林（94%）、邏輯回歸（92%）和 XGBoost（92%）；XGBoost 和隨機森林的 auROC 達到了 98%，而邏輯回歸的 auROC 為 97%。

 

前 3 個重要的特徵是日常生活能力（ADL）、入院期間的 ADL 和入院期間的簡易營養評估（MNA）。

 

朱為民醫師團隊利用 EHRs 和 CGAs 數據所建構的機器學習模型，可以在入院期間準確預測老年人出院時的身體功能，有助於後續的醫療照護安排。

 

 

恭喜朱醫師！

 

 

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期刊介紹

 

Frontiers in Medicine 創刊於 2014 年，2022 年的 impact factor 為 3.9，在 Medicine, General & Internal 領域為 Q2(58/167) 期刊。

 

 

朱為民醫師與新思惟

 

 

 

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