Development of a machine learning-based prediction model for bipolar disorder relapse via integration of

요약· AI 생성

1) 연구진은 89명의 양극성장애 환자를 대상으로 임상 데이터와 대사체학 분석을 결합한 재발 예측 모델을 개발했습니다. 2) 추적관찰 중 38명(42.7%)이 재발하였고, 51명(57.3%)은 안정 상태를 유지했습니다. 3) 재발 예측에 중요한 6가지 인자가 확인되었는데, 임상적 요소로는 질병 기간, 부정적 생활사건, 수면장애가 포함되었습니다. 4) 개발된 예측 모델은 훈련 세트에서 AUC 0.897, 검증 세트에서 AUC 0.846의 우수한 예측 성능을 보였습니다. 5) 대사체학 분석 결과 인지질 생합성 경로의 이상이 재발과 관련이 있음을 발견했습니다.