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。いくつかの術後AKIのリスク評価ツールが発表されているが、少数の施設での研究に基づくため、精度には限界がある。こうした課題を受けて、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。

研究チームは、2009〜2019年までに韓国カトリック大学関連の7つの大学病院にて全身麻酔下に行われた手術239,267件（術後AKI症例は7,935件）を対象に、ディープニューラルネットワーク...