ニューラルネットワーク機械学習によるHDF治療の大分子除去率予測の試み

はじめに

　臨床現場においては，患者ごとに多種多様な条件でHDF治療が実践されている。一方，治療条件の優劣を調べる臨床研究では，関心のある（1つあるいは数個の）変量以外をマッチさせてt検定やANOVA，あるいは多変量解析などを行うのが通常である。群比較試験は，体格が相同な患者数を確保するのが容易でないこと，マッチングには介入（治療条件の変更）が必要で患者負担が生じることから，機動性に欠ける。結果，比較する群の種類は自ずと収斂的となる。また，多変量解析における非線形解析は，単純な関数フィットに限られている。