米国マウントサイナイ病院の研究チームは、機械学習（ML）を用いた多角的モデルを開発し、入院患者におけるせん妄の発症リスクを自動的に層別化する試みを行った。これまで、機械学習モデルのせん妄リスク層別化における臨床現場での性能に関する報告は限られていた。本研究では、開発されたモデルを実際の臨床現場に導入し、その運用状況と臨床転帰との関連性を検証した。

研究チームは、2016年1月から2020年1月までの期間にマウントサイナイ病院の非集中治療室に入院した60歳以上の患者データを学習およびテストに利用した。開発されたモデルは、電子カルテの患者デー...