深層ニューラルネットワークを用いた慢性腎疾患の予測

本研究では、深層ニューラルネットワーク（DNN）を使用して慢性腎疾患（CKD）を予測する手法を紹介しています。CKDは、しばしば症状が軽微で徐々に進行し、気付かれにくい病気であり、進行すれば生命にかかわる危険があります。ナイジェリアのヨベ州のBade地域で収集した400人の患者データを使用し、10の属性を含むモデルを構築しました。このモデルはCKDの有無を98%の精度で予測し、特にクレアチニンと重炭酸塩の2つの属性がCKD予測において重要であることが明らかになりました。本研究は、CKDの早期診断と予防に向けた新たなアプローチを示しています。