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본 포스팅은  Feuerriegel, Stefan, et al. "Causal machine learning for predicting treatment outcomes." Nature Medicine 30.4 (2024): 958-968.를 읽고 정리한 글임을 밝힙니다. causal ML in medicine은 치료로 인한 환자 결과의 변화와 같은 인과 관계를 예측하는 것을 목표로 한다. causal ML은 RCT(Randomized Controlled Trials)를 통해 얻은 실험 데이터와 임상 등록, 전자 건강 기록 및 기타 RWD(Real-World Data) 소스에서 얻은 관찰 데이터를 모두 사용하여 치료 효과를 추정하고 임상적 증거를 생성하는 데 사용될 수 있다.causal ML의 핵심 강점..

Moreno, Rui, et al. "The Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) Score: has the time come for an update?." Critical care 27.1 (2023): 15. 를 읽고 정리하였습니다. Background SOFA score는 중환자의 장기 기능 저하를 평가하고, 모니터링하는 간단한 방법을 제공하기 위해 25년 전(1994) 개발되었음 지난 수십 년간 새로운 의료 조치(intervention)과 비침습적 모니터링 시스템에 더 많은 초점을 맞춘 임상 실무의 변화는 SOFA 점수를 업데이트할 때가 되었음을 의미 처음에는 “Sepsis-Related” Organ Failure Assessment score 였지만, 해당..