術後の急性腎障害（AKI）は、入院中の死亡率を約3倍から9倍に高める重大な合併症であり、AKIの予測と予防的介入が重要である。

韓国の研究チームは多施設コホート研究により機械学習を用いた術後AKIのリスク予測モデルを構築し、その成果をJournal of Medical Internet Researchに発表した。

術後AKIのリスクを予測する本モデルは、これまでの研究と比較して大規模多施設のデータセットを用いて多数の機械学習手法を比較した点に強みがある。研究者たちは、「本モデルの一般化性能を検証するためには、外部検証を行う必要がある」と述べている。

記事原文はこちら（『The Medical AI Times』2025年4月16日掲載）
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