Hee Won Seo, Young Jae Oh, Jaehoon Oh, Dong Keon Lee, Seung Hwan Lee, Jae Ho Chung & Tae Hyun Kim
Scientific Reports volume 14, Article number: 20058 (2024)
要約
本研究の目的は、特発性急性感音難聴（SSNHL）の予後を予測するためのディープラーニングベースのモデルを確立することです。2015年1月から2023年5月までの間にSSNHLを患った1108人の患者データをレトロスペクティブに分析しました。患者は、高用量ステロイド療法を含む標準化された治療プロトコルを受け、聴力の回復は、シーゲル基準およびアメリカ耳鼻咽喉科学会（AAO-HNS）分類に基づいて3か月後に評価されました。患者の回復を予測するために、2層の分類プロセスを実施しました。最初に、22の多層パーセプトロン（MLP）ネットワークを使用して患者を分類し、この初期分類の結果を第2層のメタ分類器に送信して最終的な予後を決定しました。この手法の妥当性は、10分割のK-フォールド交差検証手法を用いて確認されました。シーゲル基準に基づく完全回復の予測モデルは、正確度0.892および曲線下面積（AUC）0.922を示しました。AAO-HNS分類に基づくクラスA予測では、モデルは正確度0.847およびAUC 0.918を示しました。これらの結果は、このモデルがSSNHL患者の回復を予測し、個別の患者管理戦略の確立に寄与する可能性があることを示唆しています。
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