この研究は、転移性脊椎疾患の手術を受ける患者における術中出血リスクを評価するための人工知能（AI）ツールの開発と検証を目的としたものです。研究チームはXGBMモデル（Gradient Boosting Machine）を利用し、患者のデータを基にリスク予測を行いました。結果、XGBMモデルは術中出血リスクの予測において高い精度を示し、医療現場での意思決定支援に有用であることが確認されました。特に、高リスク患者の管理に貢献することが期待されています。
この研究は、転移性脊椎疾患の手術を受ける患者における術中出血リスクを評価するための人工知能（AI）ツールの開発と検証を目的としたものです。研究チームはXGBMモデル（Gradient Boosting Machine）を利用し、患者のデータを基にリスク予測を行いました。結果、XGBMモデルは術中出血リスクの予測において高い精度を示し、医療現場での意思決定支援に有用であることが確認されました。特に、高リスク患者の管理に貢献することが期待されています。