When does machine learning outperform clinicians? A comparison of prediction accuracy for PTSD treatment outcomes.
この研究について主題は治療の効果ではなく、「誰が良くなるか」の予測の当たりやすさの比較です。比べているのは治療ではなく、臨床家と機械学習です。
効果を検証した研究介入研究（非対照・パイロット）全文が読めます
- 著者
- Held P.・Smith D.L.・Szoke D.R.・Pridgen S.A.
- 掲載誌
- Psychological medicine
- 巻号ページ
- 55巻1420-1430頁
- 発行年月日
- 2025年12月11日
- PMID
- 41376151
- 技法
- CPT
- 研究デザイン
- 介入研究（非対照・パイロット）
この研究のまとめ
P｜対象
認知処理療法を提供する臨床家20名と、その患者である退役軍人194名。
E｜介入
認知処理療法（治療成績の予測精度を、臨床家と機械学習モデルで比較する対象）。
C｜比較
比較対照：3つの機械学習モデル（再帰型ニューラルネットワーク・混合効果ランダムフォレスト・一般化線形混合効果モデル）。臨床的に意味のある症状低減（PCL-5が10点以上低下）と治療後の重症度（PCL-5が33未満）の2つの終点で予測精度を比較。
O｜結果
機械学習モデルは、患者の治療後のPCL-5得点が33を下回るかどうかの予測において臨床家より有意に精度が高かった（p<0.001）。一方、臨床的に意味のある症状低減の予測については有意差が認められなかった。
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