CLIDAS-PCIデータベースを活用した熊本大学・東海達也先生らの研究成果がCirculation Reports誌に採択・公表されました。PCI後の抗血栓療法において、出血リスクの正確な層別化は重要な課題です。本研究では、CLIDAS-PCIデータベースの実臨床データを用いて、急性冠症候群に対してPCIを受けた患者における機械学習ベースの出血リスクスコアを開発し、さらに外部データベースを用いて検証しました。
その結果、年齢、BMI、BNP、ヘモグロビンの4項目を用いたCLIDAS bleeding risk scoreは、開発・内部検証コホートにおいて、従来の二値化されたJ-HBR/ARC-HBR分類より良好な識別能を示しました。一方で、外部検証における識別能には限界も認められ、今後さらなる検証と改良が必要であることが示されました。本研究は、実臨床データと機械学習を用いた、PCI後の個別化抗血栓療法に向けたリスク層別化の基盤となる成果です。
Development and External Validation of a Machine Learning-Based Bleeding Risk Score for Patients Undergoing Percutaneous Coronary Intervention.
Circulation Reports 2026:CR-26-0116.
Tokai T, Ishii M, Ikebe S, Nakamura T, Tsujita K, Akashi N, Fujita H, Nakano Y, Matoba T, Kohro T, Oba Y, Makimoto H, Kabutoya T, Kario K, Imai Y, Kodera S, Kiyosue A, Mizuno Y, Nochioka K, Nakayama M, Iwai T, Miyamoto Y, Sato H, Nagai R.; on behalf of the CLIDAS Research Group.