Motowani氏 4. Task 分類・予後予測(教師あり学習) 5. Model アンサンブル学習 6. Summary CONFIRM(Coronary CT Angiography Evaluation for Clinical Outcome)試験に登録された 冠動脈疾患患者10030人の大規模集団における5年死亡率を予測するために、構造化データ上の機械 学習アルゴリズムの予測能力を調査した。彼らはデータセットの69のパラメータを解析するためにアン サンブル学習を使用した。 機械学習アルゴリズム(AUC=0.79)の方が他の従来のリスクスコア(AUC=0.61~0.64)よりも有意に 良好であることがわかった。 29