回復期退院時運動FIMの予測における機械学習と重回帰分析の予測精度比較

目的◆回復期リハビリテーション病棟の退院時運動Functional Independence Measure(FIM)の予測において機械学習と重回帰分析の予測精度を比較する。方法◆入院時運動FIMが40点未満の脳卒中患者230例を対象とした。17項目を説明変数、退院時運動FIMを目的変数とした重回帰分析とPrediction Oneによる機械学習予測を行い、決定係数と残差(実測値-予測値)の絶対値を比較した。結果◆機械学習予測の決定係数(0.832)は、重回帰分析の決定係数(0.734)よりも大きかった。残差の絶対値は、機械学習予測(平均7.7点)が重回帰分析(平均9.7点)よりも有意に小さかった。結論◆機械学習予測は、重回帰分析よりも予測精度が有意に高かった。機械学習予測では予測式が示されないという課題があるが、リハビリテーション医療の帰結予測において有用なツールと考えられた。